deformable detr结构
时间: 2025-07-02 09:54:00 浏览: 16
### Deformable DETR 架构详解
#### 1. 模型概述
Deformable DETR 是一种改进版的目标检测模型,在传统DETR的基础上引入了可变形卷积机制来增强特征提取能力[^1]。
#### 2. 主要组件解析
##### 锚点采样模块
该部分通过自适应地选择关键位置来进行注意力计算,减少了不必要的全局范围内的密集查询操作。具体来说,对于每一个参考点,只选取少量具有代表性的空间位置作为实际参与后续处理的有效样本点集合[^2]。
##### 多尺度特征融合层
为了充分利用不同层次的感受野信息,网络设计了一个多级联接结构用于整合来自多个阶段的深层语义表达向量。这有助于捕捉目标物体的不同细节特性并提高整体性能表现[^3]。
##### 可变形注意力单元
这是整个框架的核心创新之处——采用参数化的偏移量调整机制实现动态变化的关注区域定位;即允许每个head独立学习到最适合当前任务需求的空间变换模式,从而更好地聚焦于感兴趣的对象实例上[^4]。
```python
class MSDeformAttn(nn.Module):
def __init__(self, d_model=256, n_levels=4, n_heads=8, n_points=4):
super().__init__()
self.im2col_step = 64
# 定义各子模块...
def forward(self, input_flatten, input_spatial_shapes, input_level_start_index,
input_padding_mask=None):
N_, Len_q_, _ = query.shape
N_, Len_in_, _ = input_flatten.shape
assert (input_spatial_shapes[:, 0] * input_spatial_shapes[:, 1]).sum() == Len_in_
value = self.value_proj(input_flatten)
if input_padding_mask is not None:
value = value.masked_fill(input_padding_mask[..., None], float(0))
value = value.view(N_, Len_in_, nheads, embed_dims // nheads)
sampling_offsets = self.sampling_loc(query).view(
N_, Len_q_, nheads, nlevels, npoints, 2)
attention_weights = self.attention_weights(query).view(
N_, Len_q_, nheads, nlevels * npoints)
...
```
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