Facebook公开的detr算法怎么将分类损失替换为focal损失

DETR算法是Facebook AI Research开发的目标检测算法，支持端到端训练和推理。如果要为DETR算法添加多尺度训练，需要修改以下文件： 1. models/detr.py 中的MultiScaleDetector类：添加多尺度训练的代码逻辑。 2. datasets/coco.py 中的COCODataset类：修改图片缩放的逻辑，支持多尺度训练。 3. engine.py 中的train_one_epoch函数：修改图片输入尺寸的代码，支持多尺度训练。 4. configs/detr.py 中的DETRConfig类：添加多尺度训练的配置项。 以上是一些需要修改的文件，具体的修改内容需要根据实际情况来确定。另外，为了实现多尺度训练，还需要调整训练时的batch size、学习率等超参数，并进行一定的调试和优化。

### DETR算法介绍 DETR（Detection Transformer）是一种创新性的目标检测方法，该方法摒弃了传统的先验锚点(anchor)以及非极大值抑制(NMS)，转而采用基于Transformer架构来处理计算机视觉中的目标检测问题[^2]。 #### 主要特点 - **无需Anchor**：不同于以往依赖于预定义边界框的方法，DETR直接预测一组固定数量的对象框及其类别标签。 - **匈牙利损失函数**：为了建立预测结果与实际标注之间的对应关系，采用了二分图最大匹配理论中的匈牙利算法作为分配策略的一部分，在训练过程中最小化整体误差的同时确保每一对预测和真值之间存在唯一映射[^1]。 - **简化流程**：通过去除复杂的后处理步骤如NMS等，不仅提高了模型的速度而且增强了鲁棒性和泛化能力。然而这也带来了新的挑战，比如初期版本中提到的收敛困难等问题。 - **性能表现**：尽管最初遇到了一些技术难题，但在特定条件下仍能提供优于或至少不逊色于现有先进水平的结果，并且具有更快的推理速度和更高的准确性。 ### 实现细节 以下是Python代码片段展示了如何构建一个简单的DETR框架： ```python import torch.nn as nn from transformers import DetrModel, DetrConfig class SimpleDetr(nn.Module): def __init__(self, num_classes=91): # COCO dataset has 90 classes plus background class. super().__init__() configuration = DetrConfig() self.model = DetrModel(configuration) hidden_size = configuration.d_model # Output layers for bounding box coordinates and classification scores self.bbox_predictor = nn.Linear(hidden_size, 4) self.classifier = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, pixel_values=None, encoder_outputs=None, inputs_embeds=None, decoder_attention_mask=None, output_attentions=None): outputs = self.model(pixel_values=pixel_values, encoder_outputs=encoder_outputs, inputs_embeds=inputs_embeds, decoder_attention_mask=decoder_attention_mask, output_attentions=output_attentions) last_hidden_state = outputs.last_hidden_state[:, :100] logits = self.classifier(last_hidden_state) pred_boxes = self.bbox_predictor(last_hidden_state).sigmoid() return {"logits": logits, "pred_boxes": pred_boxes} ``` 此段代码创建了一个简易版的DETR网络实例，其中包含了用于分类的任务头(`classifier`)和回归任务头(`bbox_predictor`), 它们分别负责对象类别的识别和位置坐标的估计。注意这里仅展示核心部分，完整的实现还需要考虑更多因素，例如数据加载、优化器配置等方面的内容。