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目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中识别并定位出特定的对象。在这个过程中，需要确定对象的位置和类别，以及可能存在的多个实例。
DETR模型通过端到端的方式进行目标检测，即从原始图像直接检测出目标的位置和类别，而不需要进行区域提议或特征金字塔等步骤。
DETR模型的核心思想是将目标检测任务转换为一个序列到序列的问题。它将输入图像视为一个序列，并使用Transformer编码器将其转换为一种可被解码器理解的形式。具体来说，DETR模型使用CNN来提取图像特征，然后将其输入Transformer编码器中进行处理。再使用一个Transformer解码器来逐步解码出目标的位置和类别。完整的DETR的架构如图13-11所示。
图13-11 完整的DETR模型架构
下面借用在13.2节中实现的DETR目标检测模型进行讲解。完整的DETR模型代码如下：
import torch from torch import nn from torchvision.models import resnet50 class DETR(nn.Module): def __init__(self,num_classes = 92,hidden_dim=256,nheads=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6): super().__init__() #创建ResNet-50的骨干（backbone）网 with torch.no_grad(): self.backbone = resnet50() #清除ResNet-50骨干网最后的全连接层 del self.backbone.fc #创建转换层，1×1的卷积，主要起到改变通道大小的作用 self.conv = nn.Conv2d(2048,hidden_dim,1) #利用PyTorch内嵌的类创建Transformer实例 self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim,nheads,num_encoder_layers,num_decoder_layers) #预测头，多出的类别用于预测non-empty slots self.linear_class = nn.Linear(hidden_dim,num_classes) self.linear_bbox = nn.Linear(hidden_dim,4) # 输出检测槽编码(object queries) self.query_pos = nn.Parameter(torch.rand(100,hidden_dim)) #可学习的位置编码，用于指导输入图形的坐标 self.row_embed = nn.Parameter(torch.rand(50,hidden_dim//2)) self.col_embed = nn.Parameter(torch.rand(50,hidden_dim//2)) self._reset_parameters() def forward(self,inputs): #将ResNet-50网络作为backbone x = self.backbone.conv1(inputs) x = self.backbone.bn1(x) x = self.backbone.relu(x) x = self.backbone.maxpool(x) x = self.backbone.layer1(x) x = self.backbone.layer2(x) x = self.backbone.layer3(x) x = self.backbone.layer4(x) #将ResNet-50网络作为backbone #从2048维度转换到可被Transformer接受的256维特征平面 h = self.conv(x) #(1,2048,25,34)->(1,hidden_dim,25,34) # 构建位置编码 B,C,H,W = h.shape #创建一个可训练的与输入向量同样维度的位置向量，与原始的DETR的不同之处在于这里的位置向量是可训练的 pos = torch.cat([self.col_embed[:W].unsqueeze(0).repeat(H,1,1),self. row_embed[:H].unsqueeze(1).repeat(1,W,1),],dim=-1).flatten(0,1).unsqueeze(1) #将图像特征与位置信息进行合并 src = pos+0.1*h.flatten(2).permute(2,0,1) #创建查询函数 tgt = self.query_pos.unsqueeze(1).repeat(1,B,1) #通过Transformer继续前向传播 #参数1：(h*w,batch_size,256),参数2：(100,batch_size,hidden_dim) #输出：(hidden_dim,100)-->(100,hidden_dim) h = self.transformer(src,tgt).transpose(0,1) #将Transformer的输出投影到分类标签及边界框 return {'pred_logits':self.linear_class(h),'pred_boxes': self.linear_bbox(h).sigmoid()} def _reset_parameters(self): for p in self.parameters(): if p.dim() > 1: torch.nn.init.xavier_uniform_(p) 从上面模型架构的实现代码上来看，整体DETR设计较为简单，可以分为3个主要部分：backbone、Transfomer和FFN。
1. backbone组件
backbone是DETR模型的第一部分，主要用于在图像上提取特征，生成特征图。这些特征图将作为输入传递给Transformer Encoder。backbone通常使用类似于ResNet或CNN模型来提取特征。
DETR将Resnet50作为backbone进行特征抽取，这样做的目的是可以直接使用PyTorch 2.0中提供的预训练模型和权重，从而节省了训练时间。
2. Transformer构成
Transformer是DETR模型的第二部分，它是由编码器和解码器构成，如图13-12所示。
编码器用于对backbone输出的特征图进行编码。这个编码过程主要是通过多头自注意力机制实现的。在DETR模型中，每个多头自注意力之前都使用了位置编码，这种位置编码方式可以帮助模型更好地理解图像中的空间信息。
图13-12 DETR中的Transformer组件
3. 分类器FFN
FFN一般使用两个全连接层作为分类器，其作用是对基于Transformer编码和查询后的特征向量进行分类计算，代码如下：
{'pred_logits':self.linear_class(h),'pred_boxes':self.linear_bbox(h).sigmoid()}
这里的self.linear_class和linear_bbox分别是对查询结果类别和位置的计算，分别用于预测分类和边界框回归。
以上就是对DETR模型的讲解。可以看到，DETR模型在架构设计上并没有太过于难懂的部分，可以认为是前面所学知识的集成。DETR在目标检测上的成功除了模型的设计外，还有一个重大创新就是开创性地提出了新的损失函数，目标检测中的损失函数通常由两部分组成：类别损失和边界框损失。对于类别损失，一般采用交叉熵损失函数，而在边界框损失方面，一般采用L1或L2损失函数。然而，DETR算法采用了不同的方式来计算类别损失和边界框损失。
DETR算法中的损失函数采用了基于二部图匹配的方式进行计算。具体来说，该算法首先将ground truth和预测的bounding box进行匹配，然后通过对比匹配结果和真实标签之间的差异来计算损失值。
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