DETR(detection transformer)简介
DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本，是CNN和transformer的融合，实现了端到端的预测，主要用于目标检测和全景分割。
DETR的Github地址：https://github.com/facebookresearch/detr
DETR的论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf
DETR训练自己数据集
数据准备
DETR需要coco数据集才可以进行训练，需要将数据标签和图片保存为如下格式：
其中，annotations是如下json文件，
test、train和val2017存储的只有图片。
那么要如何得到coco数据集格式的文件呢，接下来我提供两种方法：
coco数据集获取
1、labelme打好json文件后转换为coco格式数据集
2、roboflow标注后直接生成coco格式数据集（需要连外网，需要的联系我可以免费给你提供好用的外网扩展程序）。roboflow网址：https://app.roboflow.com/
然后介绍如何用labelme转换数据集，首先在cmd python环境或者在pycharm终端输入pip install labelme，下载好后输入labelme进入打标签页面，打好标签后生成json文件，再运行如下脚本：
import argparseimport jsonimport matplotlib.pyplot as pltimport skimage.io as iofrom labelme import utilsimport numpy as npimport globimport PIL.Imageclass MyEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, np.integer): return int(obj) elif isinstance(obj, np.floating): return float(obj) elif isinstance(obj, np.ndarray): return obj.tolist() else: return super(MyEncoder, self).default(obj)class labelme2coco(object): def __init__(self, labelme_json=[], save_json_path='./tran.json'): self.labelme_json = labelme_json self.save_json_path = save_json_path self.images = [] self.categories = [] self.annotations = [] # self.data_coco = {} self.label = [] self.annID = 1 self.height = 0 self.width = 0 self.save_json() def data_transfer(self): for num, json_file in enumerate(self.labelme_json): with open(json_file, 'r') as fp: data = json.load(fp) # 加载json文件 self.images.append(self.image(data, num)) for shapes in data['shapes']: label = shapes['label'] if label not in self.label: self.categories.append(self.categorie(label)) self.label.append(label) points = shapes['points'] # 这里的point是用rectangle标注得到的，只有两个点，需要转成四个点 points.append([points[0][0], points[1][1]]) points.append([points[1][0], points[0][1]]) self.annotations.append(self.annotation(points, label, num)) self.annID += 1 def image(self, data, num): image = {} img = utils.img_b64_to_arr(data['imageData']) # 解析原图片数据 # img=io.imread(data['imagePath']) # 通过图片路径打开图片 # img = cv2.imread(data['imagePath'], 0) height, width = img.shape[:2] img = None image['height'] = height image['width'] = width image['id'] = num + 1 image['file_name'] = data['imagePath'].split('/')[-1] self.height = height self.width = width return image def categorie(self, label): categorie = {} categorie['supercategory'] = 'Cancer' categorie['id'] = len(self.label) + 1 # 0 默认为背景 categorie['name'] = label return categorie def annotation(self, points, label, num): annotation = {} annotation['segmentation'] = [list(np.asarray(points).flatten())] annotation['iscrowd'] = 0 annotation['image_id'] = num + 1 # annotation['bbox'] = str(self.getbbox(points)) # 使用list保存json文件时报错（不知道为什么） # list(map(int,a[1:-1].split(','))) a=annotation['bbox'] 使用该方式转成list annotation['bbox'] = list(map(float, self.getbbox(points))) annotation['area'] = annotation['bbox'][2] * annotation['bbox'][3] # annotation['category_id'] = self.getcatid(label) annotation['category_id'] = self.getcatid(label) # 注意，源代码默认为1 annotation['id'] = self.annID return annotation def getcatid(self, label): for categorie in self.categories: if label == categorie['name']: return categorie['id'] return 1 def getbbox(self, points): # img = np.zeros([self.height,self.width],np.uint8) # cv2.polylines(img, [np.asarray(points)], True, 1, lineType=cv2.LINE_AA) # 画边界线 # cv2.fillPoly(img, [np.asarray(points)], 1) # 画多边形 内部像素值为1 polygons = points mask = self.polygons_to_mask([self.height, self.width], polygons) return self.mask2box(mask) def mask2box(self, mask): '''从mask反算出其边框 mask：[h,w] 0、1组成的图片 1对应对象，只需计算1对应的行列号（左上角行列号，右下角行列号，就可以算出其边框） ''' # np.where(mask==1) index = np.argwhere(mask == 1) rows = index[:, 0] clos = index[:, 1] # 解析左上角行列号 left_top_r = np.min(rows) # y left_top_c = np.min(clos) # x # 解析右下角行列号 right_bottom_r = np.max(rows) right_bottom_c = np.max(clos) # return [(left_top_r,left_top_c),(right_bottom_r,right_bottom_c)] # return [(left_top_c, left_top_r), (right_bottom_c, right_bottom_r)] # return [left_top_c, left_top_r, right_bottom_c, right_bottom_r] # [x1,y1,x2,y2] return [left_top_c, left_top_r, right_bottom_c - left_top_c, right_bottom_r - left_top_r] # [x1,y1,w,h] 对应COCO的bbox格式 def polygons_to_mask(self, img_shape, polygons): mask = np.zeros(img_shape, dtype=np.uint8) mask = PIL.Image.fromarray(mask) xy = list(map(tuple, polygons)) PIL.ImageDraw.Draw(mask).polygon(xy=xy, outline=1, fill=1) mask = np.array(mask, dtype=bool) return mask def data2coco(self): data_coco = {} data_coco['images'] = self.images data_coco['categories'] = self.categories data_coco['annotations'] = self.annotations return data_coco def save_json(self): self.data_transfer() self.data_coco = self.data2coco() # 保存json文件 json.dump(self.data_coco, open(self.save_json_path, 'w'), indent=4, cls=MyEncoder) # indent=4 更加美观显示labelme_json = glob.glob(r'./*.json')# labelme_json=['./1.json']labelme2coco(labelme_json, '.\\instances_val2017.json')这个脚本是我之前在别人CSDN找的，比较好用。
预训练文件下载
有了数据集后，为了加快学习速度，可以去官网下载预训练模型，官网提供的有resnet_50和resnet_101两个预训练版本，下载后得到pth文件。下载如下：
修改detr-main文件的一些配置
因为detr是针对的是91（数字可能错了，不是记得了）个目标进行预测，所以我们在进行预测的时候，需要把目标预测数目改为自己的需要检测目标的数目。首先需要修改上一步下载好的pth文件，运行如下脚本：
import torchmodel1 = torch.load('detr-r101-2c7b67e5.pth')num_class = 2 #我只需要检测一个物体，所以是2（检测个数+background）model1["model"]["class_embed.weight"].resize_(num_class+1, 256)model1["model"]["class_embed.bias"].resize_(num_class+1)torch.save(model1, "detr-r50_test_%d.pth"%num_class)然后还需要修改detr.py文件夹下的num_classes，
训练模型
训练模型这块，可以直接执行命令行，或者在main.py里面修改好参数后运行，
官方提供的命令行如下：
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env main.py --coco_path /path/to/coco 结束语
我觉得在训练那块还是改main.py文件比较好，需要改的地方挺多，我觉得需要修改的主要有–epoch(轮次)、–num_workers（主要看你电脑性能怎么样，好点可以调高些）、–output_dir（输出的模型权重，pth文件）、–dataset_file（数据存放位置）、–coco_path（coco数据集的位置）和–resume（预训练权重文件位置）。
还一点就是官方只提供了训练脚本，但是没预测脚本，其实预测脚本也挺简单的，就是加载模型，加载权重参数，然后传入图片预处理什么的，代码挺多的，放上来内容太多了，我写了两个预测脚本，需要的可以联系我，或者不会运行的可以问我，其实也挺简单的，多玩几次就会了~~
最后展示下效果吧，预测的还是挺准的