另外,如果self.aux_loss是True,就表示我们在Decoder的每一个中间输出上都去做预测,然后把它们存到out中的'aux_outputs'中。后续在计算loss的时候,会先计算最后一层的类别和坐标预测的loss。然后再根据out中是否有 'aux_outputs'key再去决定是否计算aux_loss。 在测试阶段,DeTR会将这些由中间输出预测处的结果和...
decompose() assert mask is not None # self.transformer 内部运行了transformer encoder和decoder,然后输出最后的增强特征hs, # 并且会根据是否使用intermediate来判断是否计算aux loss hs = self.transformer(self.input_proj(src), mask, self.query_embed.weight, pos[-1])[0] outputs_class = self.class_...
py --batch_size 2 --no_aux_loss --eval --resume ckpt/detr-r50-e632da11.pth --coco_path data/coco 模型可视化 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 python imshow.py 部署方式 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 首先安装相应版本的PyTorch 1.5+和torchvision 0.6...
self.class_embed=nn.Linear(hidden_dim,num_classes+1)self.bbox_embed=MLP(hidden_dim,hidden_dim,4,3)self.query_embed=nn.Embedding(num_queries,hidden_dim)self.input_proj=nn.Conv2d(backbone.num_channels,hidden_dim,kernel_size=1)self.backbone=backbone self.aux_loss=aux_lossdefforward(self,samp...
后续在计算loss的时候,会先计算最后一层的类别和坐标预测的loss。然后再根据out中是否有 'aux_outputs'key再去决定是否计算aux_loss。 在测试阶段,DeTR会将这些由中间输出预测处的结果和最后一层预测出的结果放在一起,并用NMS处理。论文中的实验表明,考虑进来这些中间输出并使用NMS可以有效提升模型的性能,尤其是AP...
用输出的100个object query框和ground truth框做一个匹配,然后在一一配对好的框中去计算目标检测的loss(分类loss与回归loss) 对于推理过程,其和训练过程的前3步都是一致的,因为训练的时候需要算这个二分图匹配的loss,推理时候这个loss是不需要的,直接在最后的输出上用一个阈值卡一下模型的置信度。然后最后模型置信...
self.aux_loss = aux_loss def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - samples.tensor: batched images, of shape [batch_size x 3 x H x W] - samples.mask: a binary mask of shape [batch_size x H x W], containing 1 on pad...
aux_loss (bool): If 'aux_loss = True', loss at each decoder layer are to be used. use_focal_loss (bool): Use focal loss or not. """ super(DETRLoss, self).__init__() self.num_classes = num_classes self.matcher = matcher self.loss_coeff = loss_coeff self.aux_loss = aux_...
model = DETR( backbone, transformer, num_classes=num_classes, num_queries=args.num_queries, aux_loss=args.aux_loss, ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. DETR组合 关于DETR模型初始化组件代码: AI检测代码解析 super().__init__() self.num_queries = num_queries self.transformer = transformer hidden...
DETRLossIn [ ] class DETRLoss(nn.Layer): def __init__(self, num_classes=80, matcher='HungarianMatcher', loss_coeff={ 'class': 1, 'bbox': 5, 'giou': 2, 'no_object': 0.1, 'mask': 1, 'dice': 1 }, aux_loss=True, use_focal_loss=False): r""" Args: num_classes (int)...