Align DETR

### Align DETR 使用指南

#### 安装环境
为了顺利运行Align DETR，建议先创建一个新的Python虚拟环境来管理依赖项。可以使用Conda工具完成此操作：

conda create -n detr python=3.8.5
conda activate detr

这将建立一个名为`detr`的新环境，并设置Python版本为3.8.5[^2]。

#### 安装必要库
进入新环境中后，需安装一系列必要的软件包支持Align DETR的工作流程。通常情况下，这些依赖可以通过pip命令直接获取：

pip install torch torchvision torchaudio
pip install git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git

除了上述基础组件外，还需特别注意安装特定于DETR项目的其他依赖关系，比如transformers等。具体可参照官方文档说明进行调整。

#### 数据集准备
对于目标检测任务而言，数据预处理是非常重要的环节之一。一般会涉及到下载公开可用的数据集（如COCO），并对图像文件路径以及标注信息做适当转换以便后续训练过程调用。这部分工作可能涉及编写脚本来自动化整个流程。

#### 训练模型
当一切准备工作就绪之后，就可以着手开始训练自己的Align DETR实例了。通过修改配置文件中的参数设定（例如batch size, learning rate等），能够有效影响最终性能表现。同时，在多GPU环境下合理分配资源也是提升效率的关键因素。

#### 解决常见问题
如果遇到困难或者错误提示，不妨参考Metaformer TPAMI2024论文中提到的一些优化技巧和注意事项[^1]。此外，社区论坛和技术博客往往也能提供宝贵的实践经验分享和支持服务。