摘要：Salience DETR是一种基于Detection Transformer(DETR)架构的目标检测模型，通过引入层次化的显著性过滤细化机制来增强检测性能。以下是Salience DETR的详细介绍，包括原理、如何在魔乐社区中下载模型以及应用。
Salience DETR是一种基于Detection Transformer(DETR)架构的目标检测模型，通过引入层次化的显著性过滤细化机制来增强检测性能。以下是Salience DETR的详细介绍，包括原理、如何在魔乐社区中下载模型以及应用。
增强原理
主流的高性能DETR采用两阶段的流程，而这一版本主要解决了两个问题：规模偏差（scale bias）和查询冗余（query redundancy）。在传统的两阶段DETR-like方法中，由于两阶段初始化中选定查询和对象之间的不匹配，会导致规模偏差和冗余。Salience DETR通过层次化过滤机制来解决这些问题，该机制仅对过滤后的、具有区分性的查询进行transformer编码，以实现计算效率和精度之间的更好平衡。
Salience DETR还引入了查询细化模块，包括背景嵌入、跨层令牌融合和冗余移除，以解决由于层次化过滤比率导致的查询之间的语义不对齐问题。
模型架构
Salience DETR的架构可以分为以下几个关键部分：
层次化显著性过滤：通过显著性分数对不同层级的查询进行过滤，仅保留显著性高的查询进行后续处理。
查询细化模块：包括背景嵌入、跨层令牌融合和冗余移除，以增强查询的语义信息。
DETR架构：基于DETR的架构，使用transformer编码器和解码器来处理目标检测任务。
代码实现
以下是Salience DETR中的一部分代码实现，展示了如何通过显著性分数对查询进行加权，以及如何预测查询的重要性分数。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class SalienceDETR(nn.Module):
def __init__(self):
super(SalienceDETR, self).__init__
# 初始化模型组件，例如backbone、transformer encoder、decoder等
def forward(self, inputs):
# 前向传播逻辑
features = self.backbone(inputs)
salience_scores = self.compute_salience_scores(features)
filtered_queries = self.filter_queries(salience_scores)
outputs = self.transformer(filtered_queries)
return outputs
def compute_salience_scores(self, features):
# 计算显著性分数
salience_scores =
for level in features:
salience_score = self.salience_predictor(level)
salience_scores.append(salience_score)
return salience_scores
def filter_queries(self, salience_scores):
# 根据显著性分数过滤查询
filtered_queries =
for score in salience_scores:
topk_scores, topk_indices = score.topk(k=self.topk, dim=1)
filtered_queries.append(topk_indices)
return filtered_queries
# 实例化模型并进行前向传播
model = SalienceDETR
inputs = torch.randn(1, 3, 800, 800) # 假设的输入
outputs = model(inputs)
应用实例
Salience DETR在多个具有挑战性的任务特定检测数据集上取得了显著的性能提升，例如在三个不同的缺陷检测任务上分别提升了4.0%、0.2%和4.4%的AP（平均精度）。此外，在COCO 2017数据集上，Salience DETR达到了49.2%的AP，同时减少了约30%的计算量。
Salience DETR在缺陷检测任务中表现出色，尤其是在处理细粒度对象轮廓时，即使只有边界框标注，也能通过显著性监督捕捉到对象的轮廓。这使得Salience DETR在工业检测、医疗影像分析等领域具有广泛的应用前景。
Salience DETR模型训练完成后，可以部署到实际的应用场景中，例如：
工业自动化：在生产线上自动检测产品缺陷，提高产品质量和生产效率。
医疗影像分析：辅助医生识别医学影像中的异常区域，提高诊断的准确性。
交通监控：在交通监控系统中检测异常行为或事件，提高道路安全。
在魔乐社区中实现
那我们该如何使用Salience DETR呢
首先我们可以在魔乐社区中下载DETR模型，选择你想要的详细模型，本篇以DETR-resnet-50为例（使用resnet为卷积层的模型版本）。
可以使用git或多种工具来进行模型下载，将模型下载到本地
将模型下载到本地之后，我们就可以开始进行模型调整了
将模型内的配置文件更改为配合数据集的模式，根据上文的介绍改变模型的结构与细节，就可以直接使用了。主要修改model和config文件。
体验空间
随着视觉识别技术的不断成熟，其在农业、环境监测等领域的应用也越来越广泛。这项技术能够帮助我们更好地理解和保护自然环境，同时也为可持续发展提供了新的解决方案。
魔乐社区与openmind高度融合，可以在社区中直接调用openmind库来使用魔乐社区中已经上传成功的模型。
在魔乐社区中有体验模型的功能，打开对应的体验空间即可。
本模型对应的体验空间链接为：DataFun/Detr_detect | 魔乐社区
以下为样例，输入图片就可以用模型识别后输出对应的名称：
输入一条狗的图片，结果就显示是一条狗
输入不同类别的狗，模型同样可以识别出来
不同的照片都能够识别出来
通过上述介绍，我们可以看到Salience DETR在目标检测领域的潜力，特别是在计算资源受限的情况下，它提供了一种有效的解决方案来平衡检测性能和计算效率。另外一个特殊点在于，虽然模型只用了检测框标注，但网络预测出的显著性却能够大致匹配到物体轮廓，达到某种程度上分割的效果，也许可以扩展到分割任务，这也是以后能发展的方向。而通过魔乐社区，我们可以很轻松的下载模型并进行调整，然后使用模型。
来源：DataFunTalk