dq-detr模型复现

### 如何复现 DQ-DETR 模型 PyTorch 实现

DQ-DETR 是 ECCV 2024 发布的一个针对微小目标检测的 DETR 类模型，引入了计数引导的特征增强模块 (Counting-Guided Feature Enhancement, CGFE)[^3]。为了成功复现此模型，在准备阶段需确保环境配置正确并获取必要的资源。

#### 环境搭建
考虑到特定平台上的兼容性问题，比如 PowerPC 上可能存在的依赖缺失情况[^2]，建议在主流架构如 x86_64 或 ARM 下进行实验。安装所需的 Python 库，特别是 PyTorch 及其相关工具包：

pip install torch torchvision torchaudio

对于 ONNX 导出支持，如果计划后续转换模型格式，则还需要额外安装 `onnx` 和 `onnxruntime`:

pip install onnx onnxruntime

#### 获取源码与数据集
访问官方发布的论文页面或 GitHub 仓库来下载最新的实现代码。通常情况下，作者会提供详细的 README 文件指导用户完成设置过程。假设已经找到了类似的项目结构，可以参照如下路径定位到导出脚本位置：

RT-DETR/
└── RT-DETR-main/
    └── rtdetr_pytorch/
        └── tools/
            ├── export_onnx.py

注意这里提到的是 RT-DETR 而不是 DQ-DETR 的具体目录布局[^1]；因此应当寻找对应于 DQ-DETR 的实际存放地址。

#### 训练与评估
按照文档说明调整超参数设定，并执行训练命令启动学习流程。期间要密切关注日志输出以确认一切正常运作。完成后可通过预定义测试集合验证性能指标是否达到预期水平。

#### 结果分析与优化
基于初步得到的结果进一步探索改进空间，尝试不同的策略提升精度或是加速推理速度。这一步骤往往涉及深入理解算法原理以及灵活运用各种技巧。