deformable-detr手把手

### Deformable DETR 的实现教程和使用指南 #### 了解 Deformable DETR 架构 Deformable DETR 是一种基于 Transformer 的目标检测框架，通过引入可变形注意力机制来提高计算效率并增强特征提取能力。该方法允许模型关注图像中更灵活的位置，从而更好地捕捉物体形状的变化[^2]。 #### 安装依赖库 为了能够顺利运行 Deformable DETR 实验室代码，在本地环境中安装必要的 Python 库是非常重要的。通常情况下，推荐创建一个新的虚拟环境，并按照官方文档指示执行 pip install 或 conda create 命令完成软件包部署工作。 ```bash conda create -n deformabledetr python=3.8 conda activate deformabledetr pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install -r requirements.txt ``` #### 数据集准备 对于大多数计算机视觉任务而言，获取适当的数据集是至关重要的一步。针对 Deformable DETR 来说，COCO 数据集是一个广泛使用的标准数据源。下载 COCO 训练验证分割文件以及对应的标注信息之后，还需要对其进行预处理以便于后续训练过程调用。 ```python from pycocotools.coco import COCO import os def prepare_coco_data(annotations_file, images_dir): coco = COCO(annotations_file) # 获取类别列表 cats = coco.loadCats(coco.getCatIds()) # 创建目录结构存储转换后的图片路径 output_dirs = {cat['name']: os.path.join(images_dir, cat['supercategory'], cat['name']) for cat in cats} for dir_path in output_dirs.values(): os.makedirs(dir_path, exist_ok=True) img_ids = [] for i, image_info in enumerate(coco.imgs.values()): file_name = image_info["file_name"] src_img_path = os.path.join(images_dir, file_name) ann_ids = coco.getAnnIds(imgIds=image_info['id']) annotations = coco.loadAnns(ann_ids) category_names = set([coco.cats[a['category_id']]['name'] for a in annotations]) dst_img_paths = [os.path.join(output_dirs[name], f"{i}.jpg") for name in category_names] # 复制原始图片到对应分类文件夹下 shutil.copy(src_img_path, dst_img_paths[0]) img_ids.append(image_info['id']) prepare_coco_data('instances_train2017.json', 'train2017') ``` #### 模型配置与训练 在准备好数据集的基础上，接下来就是定义网络架构参数并通过 PyTorch Lightning 等工具来进行分布式多 GPU 加速训练。具体来说，可以通过修改 `configs` 文件夹内的 YAML 配置项来自定义超参设定，如学习率调整策略、权重衰减系数等[^3]。 ```yaml model: backbone: "resnet50" num_classes: 91 training: batch_size_per_gpu: 2 lr_scheduler: cosine_annealing_warm_restarts evaluation: interval: 1 epoch checkpointing: save_top_k: 3 based on validation mAP score ``` #### 测试评估 当完成了若干轮次迭代更新后，就可以利用测试集合上的表现指标衡量最终成果的好坏程度了。一般会采用平均精度均值 (mAP) 和其他一些辅助统计量作为评判依据之一。此外，也可以借助 TensorBoard 可视化平台实时监控损失变化趋势图谱，帮助发现潜在问题所在之处。 ```python import pytorch_lightning as pl from lightning_module import LitModel from datamodule import DataModule if __name__ == '__main__': model = LitModel() dm = DataModule(batch_size=cfg.training.batch_size_per_gpu) trainer = pl.Trainer( gpus=-1, max_epochs=epochs, check_val_every_n_epoch=eval_interval, logger=wandb_logger, callbacks=[CheckpointCallback()] ) trainer.fit(model, dm) results = trainer.test(datamodule=dm) ```