想用DETR变体实现红外（灰度图）小目标检测，有什么好的推荐吗

Question

DETR变体太多了，不知道检测红外小目标用什么比较好，希望能推荐一下。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

为了在红外灰度图像上实现小目标检测，你可以考虑使用DETR（Transformer for Object Detection）的一个变种，比如 deformable DETR 或者 QueryInst。这些模型在处理复杂场景和小目标方面表现良好，并且已经证明了它们在各种任务上的适应性。这里我将为你提供一个基于 deformable DETR 的简化版本的代码示例，你可以根据这个基础进行扩展和优化。

首先，确保安装了必要的库，包括 PyTorch 和相关依赖项：

pip install torch torchvision detr3d

接下来，我们将构建一个简单的 Deformable DETR 模型的训练脚本。这是一个基本的框架，你可以在此基础上添加数据预处理、模型配置等步骤。

import torch
from detr3d.models import build_model
from detr3d.data.datasets import build_dataset
from detr3d.config import get_cfg

def main():
    # 1. 配置文件
    cfg = get_cfg()
    cfg.merge_from_file('path/to/detr_config.yaml')  # 你需要替换为实际的配置文件路径
    cfg.MODEL.DEFORMABLE_DETR_ON = True  # 使用 deformable DETR
    cfg.DATASETS.TRAIN = ('your_train_dataset',)  # 替换为你的训练集名称
    cfg.DATASETS.TEST = ('your_val_dataset',)  # 替换为你的验证集名称
    cfg.SOLVER.IMS_PER_BATCH = 2  # 批次大小可以根据硬件资源调整
    cfg.SOLVER.BASE_LR = 0.0001  # 学习率
    cfg.MODEL.WEIGHTS = 'path/to/weights.pth'  # 如果有预训练权重，可以指定路径

    # 2. 构建数据集
    train_dataset = build_dataset(cfg, 'train')
    val_dataset = build_dataset(cfg, 'val')

    # 3. 构建模型
    model = build_model(cfg)

    # 4. 开始训练
    trainer = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset)
    for epoch in range(num_epochs):  # 替换为实际的训练轮数
        for batch in trainer:
            model.train()
            loss_dict = model(batch)
            losses = sum(loss for loss in loss_dict.values())
            loss_value = losses.item()
            print(f"Epoch: {epoch}, Loss: {loss_value}")

if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码只是一个起点，你需要根据实际情况修改配置文件中的参数，例如数据集、学习率、批次大小等。此外，你还需要准备一个适合红外灰度图像的小目标检测数据集，并可能需要对数据进行一些特定的预处理，比如归一化、数据增强等。

注意：要使用这个代码，你需要下载并安装DETR3D库，它是一个基于DETR的3D检测库，但其核心思想同样适用于红外灰度图像的目标检测。你可以在GitHub上找到DETR3D的源代码和文档。

另外，QueryInst 是另一个值得关注的DETR变体，它专注于实例分割任务，但也可以用于目标检测。你可以参考其官方 GitHub 仓库中的配置和教程，将其应用于红外灰度图像的检测任务。

如果你想要一个更完整的项目模板，建议查看开源的DETR变体项目，比如 Detectron2 或者其他基于PyTorch的DETR实现，然后根据需要进行修改。