DETR模型的计算量是多少

要计算 DETR 模型的计算量，你可以使用以下代码：

import torch
from torchvision.models import detection

model = detection.detr_resnet50(num_classes=91, pretrained=False)
input_size = (1, 3, 800, 800)  # 输入图像尺寸

inputs = torch.randn(input_size)
flops, params = torch.jit._model_analyzer.analyze_model(model, (inputs,))

print(f"Total FLOPs: {flops}")
print(f"Total parameters: {params}")

这段代码使用了 PyTorch 和 torchvision 库。我们导入了 `detection` 模块，并实例化了 DETR-ResNet50 模型。请注意，这里假设你想要的是 DETR 的 ResNet-50 版本，你可以根据需要选择其他版本。

然后，我们定义了输入图像的尺寸，并创建了一个随机输入张量 `inputs`。

接下来，我们使用 `torch.jit._model_analyzer.analyze_model` 函数来分析模型的计算量和参数数量。将模型和输入张量作为参数传递给该函数，并将返回的 FLOPs（浮点操作）和参数数量分别存储在 `flops` 和 `params` 变量中。

最后，使用 `print` 函数打印总的计算量和参数数量。

请注意，这里的示例是基于 DETR-ResNet50 模型，默认情况下未加载预训练权重。如果你使用的是其他版本或加载了预训练权重，请根据实际情况进行相应的修改。另外，输入图像的尺寸也可以根据实际情况进行修改。