基于transformer的解码decode目标检测框架(修改DETR源码)

提示：transformer结构的目标检测解码器，包含loss计算，附有源码

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前言

最近重温DETR模型，越发感觉detr模型结构精妙之处，不同于anchor base 与anchor free设计，直接利用100框给出预测结果，使用可学习learn query深度查找，使用二分匹配方式训练模型。为此，我基于detr源码提取解码decode、loss计算等系列模块，并重构、修改、整合一套解码与loss实现的框架，该框架可适用任何backbone特征提取接我框架，实现完整训练与预测，我也有相应demo指导使用我的框架。那么，接下来，我将完整介绍该框架源码。同时，我将此源码进行开源，并上传github中，供读者参考。

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一、main函数代码解读

1、整体结构认识

在介绍main函数代码前，我先说下整体框架结构，该框架包含2个文件夹，一个losses文件夹，用于处理loss计算，一个是obj_det文件，用于transformer解码模块，该模块源码修改于detr模型，也包含main.py，该文件是整体解码与loss计算demo示意代码，如下图。

2、main函数代码解读

该代码实际是我随机创造了标签target数据与backbone特征提取数据及位置编码数据，使其能正常运行的demo，其代码如下：

import torch
from obj_det.transformer_obj import TransformerDec
from losses.matcher import HungarianMatcher
from losses.loss import SetCriterion

if __name__ == '__main__':


    Model = TransformerDec(d_model=256, output_intermediate_dec=True, num_classes=4)

    num_classes = 4   #  类别+1
    matcher = HungarianMatcher(cost_class=1, cost_bbox=5, cost_giou=2)  # 二分匹配不同任务分配的权重
    losses = ['labels', 'boxes', 'cardinality']  # 计算loss的任务
    weight_dict = {
   'loss_ce': 1, 'loss_bbox': 5, 'loss_giou': 2}  # 为dert最后一个设置权重
    criterion = SetCriterion(num_classes, matcher=matcher, weight_dict=weight_dict, eos_coef=0.1, losses=losses)

    # 下面使用iter，我构造了虚拟模型编码数据与数据加载标签数据
    src = torch.rand((391, 2, 256))
    pos_embed = torch.ones((391, 1, 256))

    # 创造真实target数据
    target1 = {
   'boxes':torch.rand((5,4)),'labels':torch.tensor([1,3,2,1,2])}
    target2 = {
   'boxes': torch.rand((3, 4)), 'labels': torch.tensor([1, 1, 2])}
    target = [target1, target2]

    res = Model(src, pos_embed)
    losses = criterion(res, target)
    print(losses)

如下图：

3、源码链接

源码链接：点击这里

二、decode模块代码解读

该模块主要是使用transform方式对backbone提取特征的解码，主要使用learn query等相关trike与transform解码方式内容。
我主要介绍TransformerDec、TransformerDecoder、DecoderLayer模块，为依次被包含关系，或说成后者是前者组成部分。

1、decoded的TransformerDec模块代码解读

该类大意是包含了learn query嵌入、解码transform模块调用、head头预测logit与boxes等内容，是实现解码与预测内容，该模块参数或解释已有注释，读者可自行查看，其代码如下：

class TransformerDec(nn.Module):
    '''
    d_model=512, 使用多少维度表示，实际为编码输出表达维度
    nhead=8, 有多少个头
    num_queries=100, 目标查询数量，可学习query
    num_decoder_layers=6, 解码循环层数
    dim_feedforward=2048, 类似FFN的2个nn.Linear变化
    dropout=0.1,
    activation="relu",
    normalize_before=False,解码结构使用2种方式，默认False使用post解码结构
    output_intermediate_dec=False, 若为True保存中间层解码结果(即：每个解码层结果保存)，若False只保存最后一次结果，训练为True，推理为False
    num_classes: num_classes数量与数据格式有关，若类别id=1表示第一类，则num_classes=实际类别数+1，若id=0表示第一个，则num_classes=实际类别数

    额外说明，coco类别id是1开始的，假如有三个类,名称为[dog,cat,pig],batch=2,那么参数num_classes=4，表示3个类+1个背景，
    模型输出src_logits=[2,100,5]会多出一个预测，target_classes设置为[2,100]，其值为4(该值就是背景，而有类别值为1、2、3),
    那么target_classes中没有值为0，我理解模型不对0类做任何操作，是个无效值，模型只对1、2、3、4进行loss计算，然4为背景会比较多，
    作者使用权重0.1避免其背景过度影响。

    forward return: 返回字典，包含{
   
    'pred_logits':[],  # 为列表，格式为[b,100,num_classes+2]
    'pred_boxes':[],  # 为列表，格式为[b,100,4]
    'aux_outputs'[{
   },...] # 为列表，元素为字典，每个字典为{
   'pred_logits':[],'pred_boxes':[]}，格式与上相同

    }

    '''

    def __init__(self, d_model=512, nhead=8, num_queries=100, num_decoder_layers=6, dim_feedforward=2048, dropout=0.1,
                 activation="relu", normalize_before=False, output_intermediate_dec=False, num_classes=1):
        super().__init__()

        self.num_queries = num_queries
        self.query_embed = nn.Embedding(num_queries, d_model)  # 与编码输出表达维度一致
        self.output_intermediate_dec = output_intermediate_dec

        decoder_layer = DecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward,
                                                dropout, activation, normalize_before)
        decoder_norm = nn.LayerNorm(d_model)
        self.decoder = TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers