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大赛作品详情

作品名称：灵巧多尺度检测器
学校名称：三亚学院
参赛队伍：有点对
队伍编号：211114
参赛学生：李泽阳朱海涛
指导老师：王石峰
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

可变形DETR产品简介

开发背景

可变形DETR是一种创新的端到端目标检测器，旨在解决传统DETR（Detection Transformer）在训练收敛速度和检测小物体性能方面的局限性。DETR由Carion等人于2020年提出，通过Transformer架构消除了目标检测中许多手工设计的组件（如锚点生成和非最大抑制），实现了完全端到端的检测。然而，DETR存在收敛速度慢（需500个训练周期）和处理高分辨率特征图时计算复杂度高的问题，尤其影响小物体检测。为此，可变形DETR结合了可变形卷积的稀疏采样优势和Transformer的关系建模能力，于2021年提出，显著提升了效率和性能。

开发动机源于图像领域的需求：现代目标检测器依赖多尺度特征，但DETR的Transformer注意力模块在处理图像特征图时覆盖所有空间位置，导致计算负担重且训练困难。可变形DETR通过引入可变形注意力模块，仅关注参考点周围的关键采样点，实现了快速收敛和高精度检测。

结构说明

可变形DETR的核心架构基于Transformer编码器-解码器设计，但关键改进在于用可变形注意力模块替换标准Transformer注意力模块。整体结构包括以下组件：

可变形注意力模块：这是核心创新，属于高效注意力机制的第二类（数据相关稀疏注意力）。每个查询元素只关注一小组采样点（默认M=8个头，K=4个采样点），计算复杂度从二次降为线性。模块通过查询特征预测采样偏移和注意力权重，并支持双线性插值处理小数坐标。
多尺度特征处理：编码器输入多尺度特征图（从ResNet的C3至C5阶段提取，L=4个层级），无需FPN辅助。多尺度可变形注意力模块自然聚合不同尺度的特征，提升小物体检测（如APs提高26.4%）。特征图分辨率从高到低，最低通过C6阶段卷积获得。
编码器与解码器：
- 编码器：使用多尺度可变形自注意力，查询和关键元素均为特征图像素，输出相同分辨率的多尺度特征图。添加了尺度级别嵌入以区分特征层级。
- 解码器：仅将交叉注意力模块替换为多尺度可变形注意力，自注意力模块保留。对象查询的参考点通过可学习投影预测，检测头预测边界框相对于参考点的偏移，简化优化。
扩展变体：
- 迭代边界框细化：每个解码器层基于上一层预测细化边界框，提升检测精度（AP提高至45.4%）。
- 两阶段可变形DETR：第一阶段使用仅编码器架构生成区域提议，第二阶段解码器进行细化，实现更高召回率（AP达46.2%）。

功能与使用说明

功能特性

高效目标检测：可变形DETR支持端到端检测，无需手工组件，适用于COCO等基准数据集。主要功能包括边界框回归和分类，专注提升小物体检测（APs达28.8%）。
快速收敛：相比DETR的500周期，可变形DETR仅需50周期即可收敛，训练时间减少10倍（GPU小时从7000降至325）。
计算效率：FLOPs为173G，推理速度19 FPS（V100 GPU），比DETR-DC5快1.6倍，接近Faster R-CNN。

使用说明

训练配置：默认使用ResNet-50骨干网络，Adam优化器（学习率2e-4），损失函数结合Focal Loss。多尺度特征图从C3-C5提取，无需FPN。
参数设置：注意力头M=8，采样点K=4；对象查询数从100增至300；支持测试时间增强（TTA）提升性能（AP达52.3%）。
应用场景：适用于需要高精度和快速训练的目标检测任务，如自动驾驶、视频监控。