跑通DETR VOC
时间: 2024-02-10 21:06:29 浏览: 36
*** AI Research开发的一种端到端目标检测方法,它利用Transformer将对象检测建模为一种set prediction问题,并用一个匹配机制将预测框与对象对应。因此,DETR在目标检测方面表现良好,并且能够在较少的训练迭代次数内实现较好的性能。
要跑通DETR VOC需要完成以下步骤:
1. 安装torchvision(包含COCO API)和pycocotools:可以通过命令pip install torchvision pycocotools来完成安装。
2. 下载VOC数据集,并将其转换为COCO格式:可以使用voc2coco.py脚本将VOC数据集转换为COCO格式。
3. 下载预训练模型并将其转换为DETR格式:可以从DETR的官方GitHub仓库下载预训练权重,并使用convert_weights.py脚本将其转换为DETR格式。
4. 运行训练脚本:可以使用train.py脚本启动训练过程,该脚本提供了各种参数,如学习率、训练轮数等,可以根据自己的需求进行调整。
相关问题
detr encoder
DETR(Detection Transformer)是一种基于Transformers的目标检测框架,使用transformer编码器从输入图像中提取特征,并将其传递给transformer解码器以进行对象检测。
DETR的编码器使用了Transformer的结构,该结构被广泛用于自然语言处理中。它可以把输入图像中的所有位置都看做一个序列,然后对这个序列进行编码,得到一系列的特征向量。这些特征向量可以用于后续的目标检测任务。
与传统的目标检测方法不同,DETR不需要在图像中使用先验框(anchor boxes)或者候选框(proposals)。相反,它通过对编码器和解码器之间引入一种全局背景向量来实现目标检测。在解码器中,该背景向量被用作一个特殊的类别,来表示图像中没有任何物体。
conditional detr
Conditional DETR是一种目标检测模型,其核心机制是通过从decoder embedding和object query中学习到一个spatial query来帮助模型更好地定位待检测目标的位置,从而提高收敛和训练速度。[3]在Conditional DETR中,有几种不同的方式来形成条件空间查询,如CSQ-C、CSQ-T、CSQ-P和CSQ-I。CSQ-C表示只使用decoder的content embedding,CSQ-T表示使用最优转换,CSQ-P表示只有位置编码Ps,CSQ-I表示cq与ps相乘。[2]此外,Conditional DETR还使用了focal loss和offset regression来学习与学习参考点相关的焦点损失和偏移回归。[1]总的来说,Conditional DETR通过这些机制来提高目标检测的准确性和训练速度。