本文介绍了对Deformable-DETR模型的改进方法，通过在骨干网络和可变形编码器之间加入YOLOv10的PSA（高效自注意力模块）和SCDown（空间通道解耦卷积模块）来提升模型性能。PSA模块应用于可变形编码器输入的最高层级特征图，以减少注意力计算的开销；SCDown模块则用于骨干网络输出特征图的融合，增强模型的多尺度能力。文章详细描述了模型架构、模块设计及核心代码实现，并提供了YOLOv10的相关资源链接。改进后的模型在目标检测任务中表现出更高的效率和准确性。 在深度学习领域，目标检测技术是计算机视觉中的一个重要方向。随着算法的不断进步，研究人员对于目标检测的效率和准确性有着越来越高的要求。Deformable DETR作为一种先进的目标检测模型，其设计旨在通过引入可变形的注意力机制来提高检测性能。该模型的核心在于可变形变换器（deformable transformer），它能够对图像特征进行更加精细的操作和编码，进而提升模型对目标的定位和分类能力。 为了进一步提升Deformable DETR模型的性能，研究人员通过引入了来自YOLOv10模型中的高效自注意力模块（PSA）和空间通道解耦卷积模块（SCDown）。这两个模块的加入，使得改进后的模型在处理复杂场景和小目标检测方面有了显著提升。 具体来说，PSA模块主要用于减少可变形编码器处理高层特征图时的注意力计算开销。通过自适应地聚焦于那些对最终检测结果至关重要的特征，PSA模块有效提高了特征处理的效率，使得模型能够更快速地响应。而SCDown模块则通过融合骨干网络输出的特征图，增强了模型对不同尺度目标的感知能力，这使得改进后的Deformable DETR能够更好地应对目标检测中常见的多尺度问题。 文章详细阐述了改进模型的架构设计和模块的具体实现，为研究者和开发者提供了深入理解和应用新方法的途径。同时，文章提供了YOLOv10相关资源的链接，方便研究者获取更多的背景知识和实现细节。此外，改进模型在一系列目标检测任务中的表现也得到了验证，展示出更高的检测效率和准确率。 在软件开发和代码维护方面，改进的Deformable DETR模型不仅仅是一个算法的升级，它还体现在源码的优化和软件包的完善上。作为一个开源项目，它的源代码包经过精心设计和组织，为用户提供了便捷的安装和使用体验。在代码包中，开发者可以找到对模型架构和核心功能的实现代码，这些代码经过严格的测试和验证，确保了软件的稳定性和可靠性。 软件开发是一个不断发展和迭代的过程，对现有模型的改进是推动该领域前进的重要动力。随着技术的不断进步，未来可能会有更多的研究者参与到Deformable DETR模型的改进工作中来，通过创新和优化，不断提升目标检测的性能，使之更好地服务于实际应用。

内容概要：本文档详细介绍了RF-DETR模型在自建数据集上的训练流程及遇到的问题解决方法。首先，训练环境配置要求Python版本不低于3.9，PyTorch版本需2.0以上，具体配置基于Ubuntu系统。接着，对于数据集有特定格式要求，即必须符合COCO数据集格式，若原始数据集为YOLO格式，提供了一段Python代码用于将YOLO格式转换成COCO格式，包括创建对应文件夹结构、调整图像尺寸、转换标注信息等操作。最后，给出了训练RF-DETR模型的具体代码示例，指定了预训练权重路径、数据集目录、训练轮次、批次大小等关键参数。 适合人群：具有一定深度学习基础，尤其是熟悉目标检测领域，并希望了解或使用RF-DETR模型进行研究或项目开发的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①帮助开发者快速搭建适合RF-DETR模型训练的环境；②指导用户按照正确格式准备数据集，特别是从YOLO格式到COCO格式的转换；③提供完整的训练代码，便于用户直接运行并调整参数以适应不同应用场景。

rf-detr-base 模型，不能上外网的可以下载

在深度学习领域，目标检测是计算机视觉中的一个重要分支，它旨在识别图像中的物体并给出物体的类别和位置。随着研究的深入和技术的发展，目标检测模型不断进化，出现了许多具有先进性能的模型，RF-DETR模型便是其中之一。 RF-DETR模型全称为“Random Feature DETR”，是一种结合了Transformer架构的目标检测模型。DETR（Detection Transformer）是其基础，其核心思想是将目标检测问题转化为集合预测问题，使用Transformer的编码器-解码器结构进行端到端的训练。在RF-DETR模型中，"Random Feature"（RF）技术被引入以提高模型的泛化能力和检测效率。 预训练模型是深度学习中一种常见的技术，它指的是在一个大型数据集上预先训练一个模型，然后将这个模型作为基础应用到特定的任务中，以此加快模型训练速度并提升模型性能。rf-detr-base预训练模型就是基于RF-DETR架构，并在大型数据集上进行预训练的模型。该模型可以被用来在特定数据集上进行微调，以适应新的目标检测任务。 预训练模型特别适合那些网络连接条件不佳，或者由于安全和隐私政策而无法直接访问互联网的离线环境。对于开发人员而言，即使在GitHub访问速度较慢的情况下，他们也可以下载预训练模型并在本地进行模型训练和评估，从而避免了网络依赖问题。 rf-detr-base-coco.pth是rf-detr预训练模型的一种文件格式，通常以.pth结尾的文件是PyTorch框架中的模型参数文件。这种文件包含了模型的权重和结构信息，是进行模型微调和推理时不可或缺的资源。通过使用这样的预训练模型文件，开发人员可以节省大量的时间和资源，并在较短的时间内得到较好的目标检测结果。 rf-detr-base预训练模型的推出，为那些寻求高精度目标检测解决方案的开发人员提供了一个强有力的工具。它的随机特征技术和预训练机制使得它在目标检测领域处于技术前沿，同时也为离线环境中的模型训练提供了便利。

DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，其主要流程包括： 1. 特征提取：通过卷积神经网络提取输入图像的特征。 2. Transformer编码器：将特征图输入Transformer编码器，利用自注意力机制和全连接层获取位置的上下文信息。 3. 对象查询：引入特殊的“对象”查询向量，指导模型在每个位置关注的对象类别。 4. 解码器：将Transformer编码器的输出作为解码器的输入，通过多层自注意力计算和全连接层计算生成每个位置的对象特征。 5. 对象匹配：将对象特征与所有可能的目标类别进行匹配，产生候选框和得分。 6. 位置预测：为每个候选框产生精确的位置预测。 DETR简化了目标检测流程，无需使用锚框或非极大值抑制，直接输出目标检测结果

BETR预训练模型（num-classes = 8）

个人使用DETR训练自己的COCO格式数据集的应用案例时，使用的代码。 > - 基于DETR的人脸伪装检测 https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/131670277

对象检测DETR

DETR的介绍ppt，适用与课堂讲解，组会等。但本身内容没有写的特别详细，想要完全理解，最好配合一些其他资料。 推荐：B站：看李沐学AI 中有很多论文讲解视频，非常推荐

DETR 官方只提供了训练代码，没有提供测试程序，网上也很少有用的教程，这个detr-test可以用来测试自已训练的图片，只需要导入自已的权重文件，加载图片，就可以显示出检测框和标签名