deformable detr复现
时间: 2025-07-02 11:43:27 浏览: 6
### 复现 Deformable DETR 模型 PyTorch 实现教程
#### 准备工作
为了成功复现 Deformable DETR,在开始之前需确保环境配置正确。推荐使用 Anaconda 创建独立 Python 环境并安装所需依赖包[^1]。
```bash
conda create -n deformable-detr python=3.8
conda activate deformable-detr
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
```
#### 获取代码库
访问官方 GitHub 仓库获取最新版本的 Deformable-DETR 项目文件:
```bash
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/def/Deformable-DETR.git
cd Deformable-DETR
```
#### 安装额外依赖项
按照 README.md 中指示完成其余软件包安装过程,特别是编译 CUDA 扩展部分。这一步骤对于后续训练至关重要。
```bash
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
```
#### 数据集准备
COCO 是最常用的目标检测数据集之一,支持多种任务类型。下载 COCO 训练验证分割以及预处理脚本可以加快准备工作进度[^3]。
```bash
./data/get_coco.sh
```
#### 配置参数调整
编辑 `configs/deformable_detr` 文件夹下的 YAML 文件来定制化超参设置,比如批量大小、学习率衰减策略等。这些选项直接影响最终性能表现。
#### 启动训练流程
通过命令行工具启动单机多卡分布式训练作业,具体指令如下所示。注意替换路径变量以匹配个人存储结构布局。
```bash
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m torch.distributed.launch \
--nproc_per_node=4 main.py \
--coco_path /path/to/coco \
--output_dir ./outputs/
```
#### 测试与评估
当迭代结束之后,利用测试模式加载最优权重进行推理计算,并输出 mAP 指标衡量模型泛化能力。此阶段同样适用于部署前最后的质量检验环节。
```bash
python main.py --resume outputs/checkpoint.pth --eval
```
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