detr推理

### DETR 模型的推理过程 DETR (Detection Transformer) 是一种基于Transformer架构的目标检测方法，其核心思想是利用编码器-解码器结构以及匈牙利匹配算法来完成目标检测任务。以下是关于 DETR 的推理过程及其实现的关键点： #### 1. 输入图像处理 输入图像是经过预处理后的张量形式数据，通常会被缩放到固定大小并归一化。此阶段主要依赖于 backbone 网络提取特征[^1]。 ```python import torch from torchvision import transforms # 定义预处理操作 preprocess = transforms.Compose([ transforms.Resize((800, 800)), # 调整到统一尺寸 transforms.ToTensor(), # 转换为 Tensor ]) image_tensor = preprocess(image).unsqueeze(0) # 增加 batch 维度 ``` #### 2. Backbone 特征提取 Backbone 网络（通常是 ResNet 或其他卷积网络）负责从输入图像中提取高维特征表示。这些特征被展平成一系列向量序列作为后续 Transformer 编码器的输入。 ```python class Backbone(torch.nn.Module): def __init__(self, resnet_model): super().__init__() self.body = resnet_model def forward(self, x): features = self.body(x) return features.flatten(start_dim=2).permute(2, 0, 1) backbone = Backbone(resnet50(pretrained=True)) features = backbone(image_tensor) # 输出形状: [H*W, B, C] ``` #### 3. Transformer 编码器 Transformer 编码器接收来自 backbone 提取的空间特征，并对其进行自注意力机制处理以捕获全局上下文信息。最终输出是一组增强过的特征表示。 ```python encoder_layer = torch.nn.TransformerEncoderLayer(d_model=256, nhead=8) transformer_encoder = torch.nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=6) encoded_features = transformer_encoder(features) # 输出形状: [H*W, B, D] ``` #### 4. 查询嵌入与解码器初始化 为了生成预测结果，DETR 使用一组可学习的位置查询 embedding 向量。这些查询向量通过 Transformer 解码器逐步更新并与编码器输出交互。 ```python query_embeds = nn.Parameter(torch.randn(num_queries, d_model)) # 可学习参数 decoder_input = query_embeds.unsqueeze(1).repeat(1, batch_size, 1) # 扩充维度适应批量 ``` #### 5. Transformer 解码器 解码器部分采用多层交叉注意力模块，将查询向量与编码器输出相结合，从而得到针对每个查询的具体对象描述。 ```python decoder_layer = torch.nn.TransformerDecoderLayer(d_model=256, nhead=8) transformer_decoder = torch.nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=6) decoded_output = transformer_decoder(tgt=decoder_input, memory=encoded_features) ``` #### 6. 预测头 最后一步是由线性分类头和回归头分别对类别标签及边界框坐标进行预测。对于 DN-DETR 和 EPQM 改进版本，则可能引入额外组件如显式点查询建模替代传统 xywh 表达方式[^2]。 ```python class PredictionHead(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim, num_classes): super(PredictionHead, self).__init__() self.class_head = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1) # 加上背景类 self.bbox_head = nn.Linear(hidden_dim, 4) # 边界框回归 def forward(self, x): class_pred = F.softmax(self.class_head(x), dim=-1) bbox_pred = self.bbox_head(x) return class_pred, bbox_pred pred_heads = PredictionHead(hidden_dim=256, num_classes=num_obj_classes) cls_preds, box_preds = pred_heads(decoded_output.permute(1, 0, 2)) ``` #### 推理总结 整个推理流程可以概括为：先由骨干网提取空间特征；再经由 Transformer 编码器捕捉长期依赖关系；随后借助位置查询引导解码器细化候选区域表征；最终运用全连接层得出具体预测值。 ---