【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
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- 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
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- 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
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- 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：
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
选择使用的显卡，此处以RTX 2080 ti为例
选择模型及镜像
点击下一步创建即可
2.4 使用jupyterlab连接
三、模型复现
3.1 打开终端
进入jupyterlab后，可以看见ipynb文件
点击右上角+号，选择终端，打开新的终端窗口
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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