detr实例分割
时间: 2025-04-21 07:43:45 浏览: 39
### DETR 模型用于实例分割的任务实现
#### 实现细节
DETR (Detection Transformer) 是一种基于Transformer架构的目标检测方法,其创新之处在于摒弃了传统的卷积网络中的锚点机制,转而采用集合预测的方式来进行目标检测[^2]。
对于实例分割任务而言,在原始的DETR基础上进行了扩展。具体来说,通过引入额外的分支来处理像素级别的分类,从而完成从边界框检测到实例分割的功能升级。此过程通常涉及Mask Head的设计以及与现有对象查询机制的有效融合。
```python
import torch.nn as nn
from detr.models import DETR
class DETRForInstanceSegmentation(DETR):
def __init__(self, backbone, transformer, num_classes, hidden_dim=256, nheads=8,
num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6):
super().__init__(backbone=backbone, position_embedding=None,
transformer=transformer, num_classes=num_classes)
self.mask_head = MaskHead(hidden_dim, nheads=nheads)
def forward(self, samples: NestedTensor):
features, pos = self.backbone(samples.tensors, samples.mask)
src, mask = features[-1].decompose()
assert mask is not None
hs = self.transformer(src, mask, self.query_embed.weight, pos)[-1]
outputs_class = self.class_embed(hs)
outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid()
out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]}
# Add masks prediction branch here.
pred_masks = self.mask_head(hs, features, targets=None)
out['pred_masks'] = pred_masks
return out
```
上述代码展示了如何继承自基础DETR类并添加mask head以支持实例分割功能。`MaskHead`负责接收来自编码器-解码器结构的最后一层特征图作为输入,并输出对应于各个物体实例的二值掩膜预测结果。
#### 应用案例
为了验证改进后的DETR模型在实例分割方面的性能表现,可以利用COCO数据集进行实验评估。该数据集中包含了丰富的标注信息,不仅有边框坐标还有精确的对象轮廓描述,非常适合用来测试此类算法的效果。
训练命令如下所示:
```bash
python run_with_submitit.py --timeout 3000 --coco_path /path/to/coco \
--model_name detr_for_instance_segmentation \
--epochs 300
```
以上命令将在四个节点上启动分布式训练作业,持续时间为300个epoch周期,旨在优化针对实例分割任务调整过的DETR模型参数配置。
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