1.MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇
2.MMDet——DETR源码解读
3.如何可以用transformer做目标检测?源码
4.MMDet——Deformable DETR源码解读
5.DETR解读
MMDetection3D之DETR3D源码解析：整体流程篇
关于torch.distributed.launch的更多细节： blog.csdn.net/magic_ll/...
设置config file和work dir，work dir保存最终config，详细log等信息，解读work dir默认为path/to/user/work_dir/
作者将自定义的源码部分放在 'projects/mmdet3d_plugin/' 文件夹下，通过registry类注册模块，详细这里利用importlib导入模块并初始化自定义的解读js indexof源码类。
这里设置模型的源码输出信息保存路径、gpus等模型的详细运行时环境参数
这里初始化模型，初始化train_dataset和val_dataset
这部分完成了DataLoader的解读初始化，runner和hooks的源码初始化，并且按照workflow运行runner。详细
MMDet——DETR源码解读
DETR是解读Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。源码DETR通过引入object query，详细将目标信息以query形式送入Transformer的解读decoder，以实现自注意力学习，捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的充话费分销源码特征。最终输出含有目标信息的query，通过FFN得到bbox和class信息。
理解DETR模型前，需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成：Backbone，Transformer（encoder与decoder）及head。输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为，模型变换过程如下。
DETR配置文件中，model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。
DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤，具体实现于detr_head（mmdet/models/dense_heads/detr_head.py）中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的所有前向过程。变量shape示例供理解，注意img_shape因随机裁剪而不同，导致shape不唯一。王城争霸源码
DETR的backbone采用常规的Resnet，结构相对简单，非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件，解析如下，N = W_feat*H_feat。
详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。
如何可以用transformer做目标检测?
探索如何利用transformer进行目标检测，首先从阅读DETR系列论文开始，如DETR、conditional-DETR和DAB-DETR等，以获取深入理解。
在DETR框架中，ConvNet负责获取特征，具体而言，特征映射(batch_size, ch, h, w)在经过卷积调整通道数至model_d后，维度转化为(batch_size, hw, model_d)。这里，hw类比于NLP中的cc程序实现源码seq_len，表示空间维度的大小。
对特征映射进行位置编码，包含pos_y和pos_x两个部分，分别位于前model_d//2和后model_d//2维度，用于表示二维空间位置。随后，将特征映射与位置编码相加，并将结果输入至Transformer。
在Transformer的Decoder部分，输入为名为object queries的对象查询，通常设定为预设的N=个，预测N个目标。object queries使用可学习的位置嵌入，Decoder的输出通过两个FFN头分别得到分类预测和边界框预测。
训练过程中，通过匈牙利匹配算法，将预测结果与真实目标配对，计算分类损失和坐标损失，以此优化网络参数。prophet模型底层源码
DETR系列论文详细阐述了该过程，具体实现细节需参考源码。总结而言，transformer通过整合ConvNet获取的特征，利用位置编码和Transformer结构进行目标检测，实现了一种新颖且有效的目标检测方法。
MMDet——Deformable DETR源码解读
Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构 Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。 核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。
Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。
Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。
Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。 在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。 简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。 Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。DETR解读
DETR（Detection Transformer）是一种新型的目标检测模型，它基于Transformer架构，由Facebook AI Research（FAIR）提出。DETR与传统目标检测方法不同，不使用锚框或候选区域，而是直接将整个图像输入到Transformer中，同时输出目标的类别和边界框。
DETR的主要构成部分包括backbone、transfomer以及head模块。本文将结合源码对DETR进行解析。
Backbone部分包含PE（position embedding）和cnn（resnet）主干网络。
PE采用二维位置编码，x和y方向各自计算了一个位置编码，每个维度的位置编码长度为num_pos_feats（该数值实际上为hidden_dim的一半），奇数位置正弦，偶数位置余弦，最后cat到一起（NHWD），permute成（NDHW）。输入的mask是2**，那么最后输出的pos encoding的shape是2***。
CNN_backbone采用resnet，以输入3**为例，输出**，下采样5次合计倍。
Transfomer主要由encoder和decoder两大模块构成。
TransformerEncoder中，qkv都来自src，其中q和k加了位置编码，v没有加，猜测原因可能是qk之间会计算attention，所以位置是比较重要的，value则是和attention相乘，不需要额外的位置编码。
TransformerDecoder中，几个重点的变量包括object query的自注意力和cross attention。
Head部分，分类分支是Linear层，回归分支是多层感知机。
Matcher采用的是HungarianMatcher匹配，这里计算的cost不参与反向传播。
Criterion根据匈牙利算法返回的indices tuple，包含了src和target的index，计算损失：分类loss+box loss。
分类损失采用交叉熵损失函数，回归损失采用L1 loss + Giou loss。
推理部分，先看detr forward函数，后处理，预测只需要卡个阈值即可。
论文链接：arxiv.org/pdf/....
代码链接：github.com/facebookrese...
参考链接：zhuanlan.zhihu.com/p/... zhuanlan.zhihu.com/p/...
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