复现deformable detr

### 关于复现Deformable DETR模型实现和设置

#### 1. 准备环境
为了成功复现 Deformable DETR 模型，首先需要准备合适的开发环境。建议使用 Anaconda 创建独立的 Python 环境以管理依赖项。

conda create -n deformable_detr python=3.8
conda activate deformable_detr

安装必要的软件包，包括 PyTorch 及其对应的 CUDA 版本：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

#### 2. 获取源代码
访问官方 GitHub 仓库获取最新版本的 Deformable DETR 实现[^1]。克隆项目到本地计算机上：

git clone https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR.git
cd Deformable-DETR

#### 3. 安装依赖关系
按照 README 文件中的说明安装所需的 Python 包。通常这可以通过运行以下命令完成:

pip install -r requirements.txt

#### 4. 数据集下载与预处理
根据具体需求选择合适的数据集（如 COCO），并遵循文档指南进行数据集的下载和预处理操作。确保数据路径配置正确以便后续训练过程能够顺利读取图像文件及其标注信息。

#### 5. 训练模型
调整配置参数后启动训练脚本，在此之前可能还需要指定 GPU 设备编号等选项。例如：

python main.py --coco_path /path/to/coco/

通过上述步骤应该能够在个人机器上重现 Deformable DETR 的基本功能。需要注意的是实际效果可能会因硬件条件差异而有所不同。