【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现

【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现

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文章目录

  • 【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现
  • 一、模型详情
    • 1.1 模型简介:
    • 1.2 关键词:
    • 1.3 应用场景:
    • 1.4 结构:
    • 1.5 论文地址:
    • 1.6 模型来源:
  • 二、平台环境准备
    • 2.1 打开极链AI云平台
    • 2.2 点击模型
    • 2.3 选择并创建实例
    • 2.4 使用jupyterlab连接
  • 三、模型复现
    • 3.1 打开终端
    • 3.2 准备数据集
    • 3.3 模型推断
    • 3.4 模型训练
    • 3.5 模型测试

一、模型详情

1.1 模型简介:

DETR将对象检测作为直接集合预测问题。与传统的计算机视觉技术不同,它由基于集合的全局损耗(通过二分匹配强制进行唯一预测)和Transformer编码器-解码器架构组成。给定一小组固定的学习对象查询,DETR 推理对象和全局图像上下文的关系,以直接并行输出最终的一组预测。由于这种并行性质,DETR非常快速和高效。

1.2 关键词:

全局上下文推理

1.3 应用场景:

目标检测

1.4 结构:

【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第1张图片

1.5 论文地址:

https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf

1.6 模型来源:

https://github.com/facebookresearch/detr


下面就是该模型的具体复现流程

二、平台环境准备

2.1 打开极链AI云平台

极链AI云

2.2 点击模型

2.3 选择并创建实例

进入模型列表,选择DETR模型

在这里插入图片描述

选择使用的显卡,此处以RTX 2080 ti为例
在这里插入图片描述

选择模型及镜像

【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第2张图片

点击下一步创建即可

2.4 使用jupyterlab连接

【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第3张图片

三、模型复现

3.1 打开终端

进入jupyterlab后,可以看见ipynb文件
【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第4张图片
点击右上角+号,选择终端,打开新的终端窗口
【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第5张图片
【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第6张图片
【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第7张图片
左侧为文件列表,右侧为输入区。

3.2 准备数据集

在终端,在root/detr-main(默认)路径下,运行以下命令:

cd ../..
# 进入根目录
cp -r datasets/coco2017 ../../user-data
# 将复现所需的公开数据集复制到指定文件夹下,该模型平台已搭载,无需重新下载

由于数据集较大,该步骤所需时间较长,请耐心等待。

3.3 模型推断

在终端,进入root/detr-main(默认)路径下,运行以下命令

python inference.py --batch_size 2 --no_aux_loss --eval --resume detr-r50-e632da11.pth --coco_path user-data/coco2017

权重文件保存在 user-data/coco2017 文件夹下

3.4 模型训练

在终端,进入root/detr-main(默认)路径下,运行以下命令:


python main.py

【模型复现】全局上下文推理检测模型—DETR的快速复现_第8张图片
模型训练耗时较久,需耐心等待。该训练结果仅供参考

3.5 模型测试

在终端,进入root/detr-main(默认)路径下,运行以下命令:

python test.py --batch_size 2 --no_aux_loss --eval --resume detr-r50-e632da11.pth --coco_path user-data/coco2017

以上就是 DETR 模型复现的全部内容了
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