num_queries是DETR模型中一个非常重要的参数,它对模型的检测性能有显著影响。 通过调整num_queries的值,可以在一定程度上平衡模型的召回率和精确率,从而获得更好的检测结果。 最佳的num_queries值通常取决于具体的数据集和任务需求,需要通过实验来确定。 提供一些优化建议或策略,以适应不同的num_queries值: 在实际...
num_pos_feats = num_pos_feats self.temperature = temperature self.normalize = normalize if scale is not None and normalize is False: raise ValueError("normalize should be True if scale is passed") if scale is None: scale = 2 * math.pi self.scale = scale def forward(self, tensor_list...
num_queries = num_queries self.transformer = transformer hidden_dim = transformer.d_model 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....
下面这段代码实现了一个目标检测模型 DETR(DEtection TRansformer),它使用了 Transformer 架构进行目标检测,在 __init__ 函数中,模型接受了一个 backbone 模型、一个 transformer 模型、目标类别数 num_classes、最大检测框个数 num_queries 和一个参数 aux_loss。其中,backbone 模型用于提取特征,transformer 模型用于...
其中,num_queries是预定义的目标查询的个数,代码中默认为100。它的意义是:根据Encoder编码的特征,Decoder将100个查询转化成100个目标。通常100个查询已经足够了,很少有图像能包含超过100个目标(除非超密集的任务),相比之下,基于CNN的方法要预测的anchors数目动辄上万,计算代价实在是很大。
(num_queries, num_target_boxes) """ bs, num_queries = outputs["pred_logits"].shape[:2]#batch为2,每个数据100个框 # We flatten to compute the cost matrices in a batch out_prob = outputs["pred_logits"].flatten(0, 1).softmax(-1) #预测的分类结果[batch_size * num_queries, num_...
self.num_queries, bs, self.embed_dims, device=query_embed.device) 另外,DAB-DETR 为了更充分的利用 xywh 这种更为显示的 reference points 表示方式,进一步的引入了 Width & Height-Modulated Multi-Head Cross-Attention,其实简单来讲就是在 cross-attention 中引入位置 xywh 得到的位置注意力,这一点改进可以...
DETR则是将目标检测视为一个集合预测问题(集合和anchors的作用类似)。由于Transformer本质上是一个序列转换的作用,因此,可以将DETR视为一个从图像序列到一个集合序列的转换过程。该集合实际上就是一个可学习的位置编码(文章中也称为object queries或者output positional encoding,代码中叫作query_embed)。
object queries类似anchor(非几何上的),是可学习的特征向量。 Encode-decode: Decode 的注意力机制中加入了encode的输出。 DETR 的输出: MLP即FC层,bbox四个坐标,output layer channel=4,output class = num_classes+1。 logist:(batch_size,num_queries,num_classes+1) ...
Linear(hidden_dim, num_classes + 1) self.linear_bbox = nn.Linear(hidden_dim, 4) # 5. output positional encodings (object queries) self.query_pos = nn.Parameter(torch.rand(100, hidden_dim)) # spatial positional encodings # note that in baseline DETR we use sine positiona...