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### DETR架构详解 DETR (End-to-End Object Detection with Transformers) 是一种基于 Transformer 的端到端目标检测方法，它摒弃了传统的目标检测流程中的许多复杂组件，例如非极大值抑制(NMS)[^1] 和手工设计的锚框(anchor boxes)，从而简化了整个检测过程。 #### 原理概述 DETR 将目标检测视为一个集合预测问题(set prediction problem)。具体来说，模型通过输入图像并将其编码为特征图(feature map)，随后利用 Transformer 编码器-解码器结构来生成一组固定数量的对象边界框(object bounding box predictions) 及其对应的类别标签(class labels)[^2]。 以下是 DETR 架构的核心组成部分： #### 图像编码阶段 在这一部分中，卷积神经网络(CNN) 被用来提取图像的空间特征表示。通常采用 ResNet 作为骨干网络(backbone network)，并将最后一层的特征图送入后续模块处理。这些特征会被展平(flatten) 并转换成一系列一维向量序列(sequence of vectors)[^3]。 #### Transformer 结构 Transformer 主要由两大部分构成：编码器(encoder) 和 解码器(decoder)。 - **编码器**: 接收来自 CNN 提取的特征序列，并对其进行自注意力(self-attention) 计算以捕捉全局上下文关系(global context information)。 - **解码器**: 使用多头交叉注意力(multi-head cross attention mechanism) 来关联编码后的特征与可学习的位置嵌入(learnable positional embeddings)，最终输出 N 个对象查询(object queries) 对应的结果[^4]。 #### 集合匹配损失函数(Set Matching Loss Function) 为了训练该模型，定义了一种特殊的二分图匹配算法(bipartite matching algorithm)，用于计算预测结果和真实标注之间的最佳对应关系(best correspondence)。这种策略可以有效解决排列不变性(permutation invariance) 问题，在不依赖于特定顺序的情况下优化整体性能指标[^5]。 ```python import torch.nn as nn class DETR(nn.Module): def __init__(self, backbone, transformer, num_classes): super(DETR, self).__init__() self.backbone = backbone self.transformer = transformer hidden_dim = transformer.d_model self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1) self.bbox_embed = MLP(hidden_dim, hidden_dim, 4, 3) def forward(self, samples: NestedTensor): features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer(src, mask, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} return out ``` 上述代码展示了如何构建基本的 DETR 模型框架，其中包含了主要的功能模块及其相互作用方式。

### Transformer 架构 Transformer 是一种用于自然语言处理和其他序列建模任务的神经网络架构。其核心特点是自注意力机制，使模型能够在不考虑距离的情况下关注输入序列的不同位置。这一特性极大地提高了处理长依赖性和并行化训练的能力。 #### 自注意力机制 在传统的循环神经网络 (RNN) 中，信息按顺序逐个词传递；而在卷积神经网络 (CNN) 中，则存在感受野大小限制。相比之下，Transformers 使用了多头自注意力机制来捕获更广泛的信息关联[^1]。具体来说： - **Query, Key 和 Value**：对于给定的时间步 t，q_t 表示当前时刻的状态向量（即 Query），k_i 和 v_i 分别表示其他时间步 i 的状态及其对应的值。 - **Attention Score 计算**：通过计算 q_t 与 k_i 的相似度得分 s_{ti} 来衡量两者间的关系强度，并以此作为权重 w_{ti}=softmax(s_ti)，最终加权求和得到输出 z_t=\sum_iw_{ti}\cdotv_i。 ```python import torch.nn.functional as F def scaled_dot_product_attention(q, k, v): d_k = k.size(-1) scores = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k) p_attn = F.softmax(scores, dim=-1) output = torch.matmul(p_attn, v) return output, p_attn ``` ### DETR 目标检测模型原理与应用 DETR 将目标检测定义为一个集合预测问题，而不是像 Faster R-CNN 或 YOLO 这样的边界框回归问题。它引入了一种新的损失函数——匈牙利匹配损失，以解决标签分配的问题。此方法可以自动找到最佳的一对一映射关系，在训练过程中动态调整正负样本配对方式[^3]。 #### 编码器-解码器结构 - **编码部分**：接收来自 CNN 提取后的特征图作为输入，经过若干层堆叠的标准 Transformer Encoder 层后输出增强版的空间表征； - **解码部分**：接受一组固定数量的对象查询(Object Queries)，并通过多个标准 Transformer Decoder 层逐步细化这些查询所代表的具体实例属性（如类别概率分布、边框坐标等）。最后经由全连接层映射至所需的输出维度。 ```python class DETR(nn.Module): def __init__(self, backbone, transformer, num_classes, num_queries): super().__init__() self.backbone = backbone self.transformer = transformer hidden_dim = transformer.d_model self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1) self.bbox_embed = MLP(hidden_dim, hidden_dim, 4, 3) self.query_embed = nn.Embedding(num_queries, hidden_dim) def forward(self, samples: NestedTensor): features, pos = self.backbone(samples) src, mask = features[-1].decompose() assert mask is not None hs = self.transformer( self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]} return out ```