人造智Neng #算法机器视觉一边被 2 个专栏收录16 篇文章。说了一种新鲜的对象检测方法DETR， 这玩意儿方法优良厉害哦，它简化了检测流程，把那些个手工设计组件dou给省了。想学这玩意儿，Neng去这玩意儿网址kankan：https://github.com/facebookresearch/detr。

统一建模Neng力：利用Transformer自捕获全局视觉上下文。老一套检测框架靠锚框机制，但是锚框设计优良麻烦，后处理也麻烦，还轻巧松漏检细小目标。本文结合自动驾驶工事实践，解析DETR模型改进、实时性优化及许多传感器融合策略。

importtorch model1=torch.loadnum_class=2#我只需要检测一个物体， 所以是2model1.resize_model1.resize_torch.save(model1, detr....

文章浏览阅读3.7w次点赞69次收藏333次。本文介绍了DETR， FacebookAI提出的一种结合CNN和Transformer的目标检测模型，实现端到端预测。分享了怎么将labelme标注的...

深厚度学 #pytorch #神经网络 #transformer #目标检测华为开发者地方这玩意儿内容Yi被华为云开发者联盟社区收录加入社区计算机视觉一边被 3 个专栏收录61 篇文章.DETR在巨大目标检测上优于FasterRCNN，但面临挑战如许多尺度物体处理。

老一套的物体检测模型， 如YOLO系列，Yi经在实时检测任务中得到了广泛应用，但仍然存在一些管束，比如速度与精度的平衡问题。

我们晓得，老一套目标检测方法一般dou是两阶段的。先说说用区域提取算法生成包含物体的候选窗口，然后将这些个窗口送入分类器和回归器中进行分类和位置估摸着。这种方法一般效果hen优良，但是速度磨蹭且麻烦。而detr用了一阶段的end-to-end方法，直接在图像上预测物体的位置和类别。这样一来第一阶段的计算Neng被跳过检测速度巨大巨大搞优良。

detr是Facebook AI Research在2020年所提出的一种新鲜型视觉物体检测方法， 中用，将物体检测任务从先前的两阶段目标检测方法转变为一阶段的end-to-end方法，Neng在保持预测准确性的一边搞优良检测效率。本文将介绍detr的核心思想、模型结构及其训练方法，以及与常见的目标检测方法的比比kan。

五、 训练方法

detr的训练是一个端到端的过程，梯度由全部步骤共同计算。Cityscapes和COCO数据集是在训练过程中用的常见数据集，在COCO数据集上Neng达到较优良的表现。为了搞优良模型的准确性， detr用了许多任务学，并用了一个匈牙利算法为个个预测框匹配真实实目标或背景类别。为了搞优良训练效率，作者用了分布式训练并用了warmup策略一点点许多些学率。