6.3 DETR与GLIP：新一代目标检测技术详解

引言

在前两节中，我们学习了视觉问答（VQA）和视觉定位（Grounding）技术，这些技术都依赖于准确的目标检测作为基础。传统的目标检测方法如Faster R-CNN、YOLO等虽然性能优秀，但存在一些固有的局限性，如需要复杂的后处理步骤（如NMS）和手工设计的锚框机制。

DETR（DEtection TRansformer）和GLIP（Grounding Language-Image Pre-training）作为新一代目标检测技术，通过引入Transformer架构和语言-视觉联合预训练，为目标检测领域带来了革命性的变化。在本节中，我们将深入探讨这两种技术的原理、架构和实现方法。

DETR：DEtection TRansformer

DETR的核心思想

DETR摒弃了传统目标检测方法中的锚框机制和后处理步骤，采用端到端的Transformer架构直接预测目标的边界框和类别。其核心创新包括：

1. 集合预测：将目标检测视为集合预测问题
2. Transformer架构：使用Transformer进行特征交互
3. 二分匹配损失：通过匈牙利算法进行标签分配

DETR架构详解

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassDETR(nn.Module):def__init__(self,num_classes=91,num_queries=100,d_model=256,nhead=8,num_encoder_layers=6,num_decoder_layers=6):super(DETR,self).__init__()self.num_queries=num_queries self.d_model=d_model# CNN骨干网络（通常使用ResNet）self.backbone=self._build_backbone()# 位置编码self.position_embedding=PositionEmbeddingSine(d_model//2)# Transformerself.transformer=Transformer(d_model=d_model,nhead=nhead,num_encoder_layers=num_encoder_layers,num_decoder_layers=num_decoder_layers)# 对象查询self.query_embed=nn.Embedding(num_queries,d_model)# 输入投影self.input_proj=nn.Conv2d(2048,d_model,kernel_size=1)# 预测头self.class_embed=nn.Linear(d_model,num_classes+1)# +1 for no-object classself.bbox_embed=MLP(d_model,d_model,4,3)def_build_backbone(self):# 简化的骨干网络（实际使用ResNet）returnnn.Sequential(nn.Conv2d(3,64,7,stride=2,padding=3),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2,2),nn.Conv2d(64,128,3,padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(128,256,3,padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(256,512,3,padding=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(512,2048,3,padding=1),nn.ReLU())defforward(self,images):# 骨干网络特征提取features=self.backbone(images)# (batch, 2048, H, W)# 位置编码pos=self.position_embedding(features)# (batch, d_model, H, W)# 投影到Transformer维度src=self.input_proj(features)# (batch, d_model, H, W)# 展平空间维度batch_size,channels,height,width=src.shape src=src.flatten(2).permute(2,0,1)# (H*W, batch, d_model)pos=pos.flatten(2).permute(2,0,1)# (H*W, batch, d_model)# 对象查询query_embed=self.query_embed.weight.unsqueeze(1).repeat(1,batch_size,1)# (num_queries, batch, d_model)# Transformer编码器-解码器tgt=torch.zeros_like(query_embed)# (num_queries, batch, d_model)memory=self.transformer.encoder(src,pos=pos)hs=self.transformer.decoder(tgt,memory,query_pos=query_embed,pos_enc=pos)# 预测outputs_class=self.class_embed(hs)# (num_decoder_layers, batch, num_queries, num_classes+1)outputs_coord=self.bbox_embed(hs).sigmoid()# (num_decoder_layers, batch, num_queries, 4)out={'pred_logits':outputs_class[-1],'pred_boxes':outputs_coord[-1]}returnoutclassPositionEmbeddingSine(nn.Module):def__init__(self,num_pos_feats=64,temperature=10000,normalize=False,scale=None