vit目标检测

### 实现基于 Vision Transformer 的目标检测 为了理解如何利用 Vision Transformer (ViT) 进行目标检测，可以借鉴 End-to-End Object Detection with Transformers 中提出的 DETR 模型架构[^1]。DETR 将目标检测视为集合预测问题，并引入了编码器-解码器结构来处理图像中的对象。 #### 构建 ViT 基础模型 Vision Transformer 是一种强大的视觉表示学习工具，它通过将输入图像分割成固定大小的补丁(patch)，并应用自注意力机制来捕捉全局依赖关系。以下是创建基本 ViT 模型的方法： ```python import torch.nn as nn from transformers import ViTModel class VitForDetection(nn.Module): def __init__(self, num_classes=91): # COCO 数据集有80类加上背景共91类 super(VitForDetection, self).__init__() self.vit = ViTModel.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224-in21k') # 替换分类头以适应目标检测任务需求 self.classifier = nn.Linear(self.vit.config.hidden_size, num_classes) def forward(self, pixel_values): outputs = self.vit(pixel_values=pixel_values).last_hidden_state logits = self.classifier(outputs[:, 0]) # 使用 CLS token 输出 return logits ``` 此代码片段展示了如何加载预训练好的 ViT 并修改其顶部层以便用于多类别分类任务。然而，在实际的目标检测场景下还需要进一步调整网络设计，比如加入边界框回归分支以及非极大值抑制(NMS)等操作。 #### 转换数据格式 当准备使用 PyTorch 训练模型时，通常需要转换输入张量的数据布局。对于计算机视觉任务而言，常见的做法是从 `(H,W,C)` 形式的图片转置到 `(C,H,W)` 格式，这正是 PyTorch 所期望的形式[^3]。 ```python import torchvision.transforms.functional as F def preprocess(image_path): image = Image.open(image_path) transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), # 统一尺寸至适合 ViT 输入的要求 transforms.ToTensor(), # 转换成 Tensor 类型 lambda x: x.permute(0, 3, 1, 2), # 更改维度顺序为 C×H×W ]) input_tensor = transform(image)[None,...].float() return input_tensor ``` 这段脚本定义了一个简单的预处理函数 `preprocess` ，该函数负责读取图像文件并将它们转化为适当形状和类型的张量供后续计算图调用。 #### 结合地球观测智能工具箱 如果考虑应用于遥感影像分析领域，则可参考 AiTLAS 工具包所提供的功能特性[^2]。这个开源项目旨在提供一系列针对地理空间数据分析的任务解决方案，包括但不限于土地覆盖制图、变化监测等方面的应用程序接口(APIs)和服务端部署指南。