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...
# Lossparser.add_argument('--no_aux_loss', dest='aux_loss',default='False',help="Disables auxiliary decoding losses (loss at each layer)")# * Matcherparser.add_argument('--set_cost_class',default=1,type=float,help="Class coefficient in the match...
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...
DETR 模型 num_classes不包含背景,aux_loss代表是否要对Transformer中Decoder的每层输出都计算loss。 class_embed生成分类的预测结果,最后一维对应物体类别数量,并且加上背景这一类;bbox_embed生成回归的预测结果,MLP就是多层感知机的缩写,顾名思义,由多层nn.Linear()组成,根据下图的参数所示,这里有3层线性层,中间每...
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...
python main.py--batch_size2--no_aux_loss--eval--resume ckpt/detr-r50-e632da11.pth--coco_path data/coco 模型可视化 python imshow.py 部署方式 # 首先安装相应版本的PyTorch 1.5+和torchvision 0.6+ ,如果有GPU则安装GPU版本的,没有安装相应cpu版本的,注意linux和window之间的区别conda install-c pytorch...
aux_loss: True if auxiliary decoding losses (loss at each decoder layer) are to be used. """ super().__init__() self.num_queries = num_queries self.transformer = transformer hidden_dim = transformer.d_model self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1) ...
The expected keys in each dict depends on the losses applied, see each loss' doc """ # dict: 2 最后一个decoder层输出 pred_logits[bs, 100, 7个class] + pred_boxes[bs, 100, 4] outputs_without_aux = {k: v for k, v in outputs.items() if k != 'aux_outputs'} ...
也就是都可以把这个结果丢进去给FFN然后得到输出。所以作者这里在6层的Decoder后面,都加了FFN,而去得到了这个目标检测的输出去计算loss。当然,这些FFN都是共享参数的。 3. DETR中的匈牙利算法实现 项目地址:https://github.com/facebookresearch/detr 参考代码:...
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...