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计算机视觉目标检测-DETR网络

news 来源：原创 2025/7/2 20:56:46

摘要

DETR（DEtection TRansformer）是由Facebook AI提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。它通过将目标检测建模为集合预测问题，摒弃了锚框设计和非极大值抑制（NMS）等复杂后处理步骤。DETR使用卷积神经网络提取图像特征，并将其通过位置编码转换为输入序列，送入Transformer的Encoder-Decoder结构。Decoder通过固定数量的目标查询（Object Queries），预测类别和边界框位置。DETR创新性地引入匈牙利算法进行二分图匹配，确保预测与真实值的唯一对应关系，且采用交叉熵损失和L1-GIoU损失进行优化。在COCO数据集上的实验表明，DETR在大目标检测中表现优异，并能灵活迁移到其他任务，如全景分割。

abstract

DETR (DEtection TRansformer) is an end-to-end target detection method based on Transformer architecture proposed by Facebook AI. By modeling object detection as a set prediction problem, it eliminates complex post-processing steps such as anchor frame design and non-maximum suppression (NMS). DETR uses convolutional neural networks to extract image features and convert them via positional encoding into input sequences that feed into Transformer’s Encoder-Decoder structure. Decoder predicts categories and bounding box positions with a fixed number of Object Queries. DETR innovates by introducing the Hungarian algorithm for bipartite graph matching to ensure a unique relationship between the prediction and the true value, and optimizes with cross-entropy losses and L1-GIoU losses. Experiments on the COCO dataset show that DETR performs well in large target detection and can be flexibly migrated to other tasks, such as panoramic segmentation.

下图是目标检测中检测器模型的发展：
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DETR目标检测网络详解

DETR（DEtection TRansformer）是由Facebook AI在2020年提出的一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。与传统的目标检测方法（如Faster R-CNN、YOLO等）不同，DETR直接将目标检测建模为一个集合预测问题，摆脱了锚框设计和复杂的后处理（如NMS）。结果在 COCO 数据集上效果与 Faster RCNN 相当，在大目标上效果比 Faster RCNN 好，且可以很容易地将 DETR 迁移到其他任务例如全景分割。
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简单来说，就是通过CNN提取图像特征（通常 Backbone 的输出通道为 2048，图像高和宽都变为了 1/32），并经过input embedding+positional encoding操作转换为图像序列（如下图所说，就是类似[N, HW, C]的序列）作为transformer encoder的输入，得到了编码后的图像序列，在图像序列的帮助下，将object queries（下图中说的是固定数量的可学习的位置embeddings）转换/预测为固定数量的类别+bbox预测。相当于Transformer本质上起了一个序列转换的作用。
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下图为DETR的详细结构：

DETR中的encoder-decoder与transformer中的encoder-decoder对比：

spatial positional encoding：新提出的二维空间位置编码方法，该位置编码分别被加入到了encoder的self attention的QK和decoder的cross attention的K，同时object queries也被加入到了decoder的两个attention（第一个加到了QK中，第二个加入了Q）中。而原版的Transformer将位置编码加到了input和output embedding中。
DETR在计算attention的时候没有使用masked attention，因为将特征图展开成一维以后，所有像素都可能是互相关联的，因此没必要规定mask。
object queries的转换过程：object 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，即最终预测这100个目标的类别和bbox位置。最终预测得到的shape应该为[N, 100, C]，N为Batch Num，100个目标，C为预测的100个目标的类别数+1（背景类）以及bbox位置（4个值）。
得到预测结果以后，将object predictions和ground truth box之间通过匈牙利算法进行二分匹配：假如有K个目标，那么100个object predictions中就会有K个能够匹配到这K个ground truth，其他的都会和“no object”匹配成功，使其在理论上每个object query都有唯一匹配的目标，不会存在重叠，所以DETR不需要nms进行后处理。
分类loss采用的是交叉熵损失，针对所有predictions；bbox loss采用了L1 loss和giou loss，针对匹配成功的predictions。

匈牙利算法是用于解决二分图匹配的问题，即将Ground Truth的K个bbox和预测出的100个bbox作为二分图的两个集合，匈牙利算法的目标就是找到最大匹配，即在二分图中最多能找到多少条没有公共端点的边。匈牙利算法的输入就是每条边的cost 矩阵
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二分图匹配和损失函数

思考：
DETR 预测了一组固定大小的 N = 100 个边界框，这比图像中感兴趣的对象的实际数量大得多。怎么样来计算损失呢？或者说预测出来的框我们怎么知道对应哪一个 ground-truth 的框呢？

为了解决这个问题，第一步是将 ground-truth 也扩展成 N = 100 个检测框。使用了一个额外的特殊类标签 ϕ \phiϕ 来表示在未检测到任何对象，或者认为是背景类别。这样预测和真实都是两个100 个元素的集合了。这时候采用匈牙利算法进行二分图匹配，即对预测集合和真实集合的元素进行一一对应，使得匹配损失最小。
$\hat{\sigma}=\arg\min_{\mathrm{G\in G_N}}\sum_{\mathrm{i}}^{\mathrm{N}}\mathcal{L}_{\mathrm{match}}\left(\mathrm{y_i},\hat{\mathrm{y}}_{\mathrm{\sigma(i)}}\right)$
$\mathcal{L}_{\mathrm{match}}\left(\mathrm{y_i},\hat{\mathrm{y}}_{\mathrm{\sigma(i)}}\right)=-1_{\{\mathrm{c_i}\neq\varnothing\}}\hat{\mathrm{p}}_{\mathrm{\sigma(i)}}\left(\mathrm{c_i}\right)+1_{\{\mathrm{c_i}\neq\varnothing\}}\mathcal{L}_{\mathrm{box}}\left(\mathrm{b_i},\hat{\mathrm{b}}_{\mathrm{\sigma(i)}}\right)$
对于那些不是背景的，获得其对应的预测是目标类别的概率，然后用框损失减去预测类别概率。这也就是说不仅框要近，类别也要基本一致，是最好的。经过匈牙利算法之后，我们就得到了 ground truth 和预测目标框之间的一一对应关系。然后就可以计算损失函数了。

下面是利用pytorch实现DETR的代码：
位置编码部分：

class PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, max_len=5000):super().__init__()pe = torch.zeros(max_len, d_model)position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model))pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)self.register_buffer('pe', pe)def forward(self, x):return x + self.pe[:x.size(0), :]

用于为序列数据（如Transformer中的输入）添加位置信息。位置编码帮助模型保留序列中元素的位置信息，这是因为Transformer模型本身不具备位置信息感知能力。
使用正弦和余弦函数优点：
优点：
正弦和余弦具有周期性和平滑性；
不同维度具有不同频率，编码了多尺度的位置信息。
作用：保留序列的位置信息，使模型能够感知数据的顺序。

编码可视化结果：

import matplotlib.pyplot as pltimport torch
import torch.nn as nn# 位置编码
class PositionalEncoding(nn.Module):def __init__(self, d_model, max_len=5000):super().__init__()pe = torch.zeros(max_len, d_model)position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-torch.log(torch.tensor(10000.0)) / d_model))pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)self.register_buffer('pe', pe)def forward(self, x):return x + self.pe[:x.size(0), :]pe = PositionalEncoding(d_model=16, max_len=100)
x = torch.zeros(100, 1, 16)
encoded = pe(x).squeeze(1).detach().numpy()plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.imshow(encoded, aspect='auto', cmap='viridis')
plt.colorbar(label='Encoding Value')
plt.xlabel('Dimension')
plt.ylabel('Position')
plt.title('Positional Encoding Visualization')
plt.show()

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上图反应以下几点变化
不同维度的变化

低频维度（如 d=0,1）：颜色变化缓慢，代表位置之间编码的相似性较高，捕捉全局信息。
高频维度（如 d=14,15）：颜色变化迅速，代表位置之间编码差异较大，捕捉局部信息。

同一位置的编码：
值的分布（正弦和余弦的相互作用）保证了每个位置在多维空间中具有唯一性。

时间步的相对差异：
相邻位置（如第1和第2位置）在高维上的值差异较大，这为模型提供了感知时间步变化的能力。

encoder-decoder:

class Transformer(nn.Module):def __init__(self, d_model=256, nhead=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6):super().__init__()self.encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)self.decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead)self.encoder = nn.TransformerEncoder(self.encoder_layer, num_layers=num_encoder_layers)self.decoder = nn.TransformerDecoder(self.decoder_layer, num_layers=num_decoder_layers)def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None):memory = self.encoder(src, mask=src_mask)output = self.decoder(tgt, memory, tgt_mask=tgt_mask)return output

DETR模型：

# DETR模型
class DETR(nn.Module):def __init__(self, num_classes, num_queries, backbone='resnet50'):super().__init__()self.num_queries = num_queries# Backboneself.backbone = models.resnet50(pretrained=True)self.conv = nn.Conv2d(2048, 256, kernel_size=1)# Transformerself.transformer = Transformer(d_model=256)self.query_embed = nn.Embedding(num_queries, 256)self.positional_encoding = PositionalEncoding(256)# Prediction headsself.class_embed = nn.Linear(256, num_classes + 1)  # +1 for no-object classself.bbox_embed = nn.Linear(256, 4)def forward(self, images):# Feature extractionfeatures = self.backbone(images)features = self.conv(features)h, w = features.shape[-2:]# Flatten and add positional encodingsrc = features.flatten(2).permute(2, 0, 1)  # (HW, N, C)src = self.positional_encoding(src)# Query embeddingquery_embed = self.query_embed.weight.unsqueeze(1).repeat(1, images.size(0), 1)  # (num_queries, N, C)# Transformerhs = self.transformer(src, query_embed)# Predictionoutputs_class = self.class_embed(hs)outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid()  # Normalized to [0, 1]return {'pred_logits': outputs_class, 'pred_boxes': outputs_coord}

DETR总结

DETR通过Transformer实现端到端的目标检测，无需（如NMS）复杂的后处理。相比传统检测器，DETR具有简洁的架构和强大的全局建模能力，但训练时对数据和计算资源的需求较高。

总结

DETR简化了目标检测的流程，摒弃了传统检测器中繁琐的锚框设计和后处理步骤，架构更简洁，且依托于Transformer的全局建模能力，在捕捉长距离特征关系方面表现出色。相比传统方法，DETR在目标数量固定的场景下，能够更高效地处理目标检测任务。其优点包括易迁移、多任务适用性和端到端优化能力，但其劣势在于训练时间较长、计算资源消耗较大，尤其是在小目标检测和训练数据量不足的情况下效果略显不足。

目录

摘要

abstract

DETR目标检测网络详解

二分图匹配和损失函数

DETR总结

总结

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