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1.源码学习之noConflict冲突处理机制
2.mmdetection源码阅读笔记：ResNet
3.MaskFormer源码解析
4.MMDet——DETR源码解读
5.DETR解读

源码学习之noConflict冲突处理机制

       在源码学习中，源码backbone.js的源码noConflict冲突处理机制是一个简洁但实用的概念。这个机制的源码核心是一个函数，通过执行它，源码可以控制在多版本backbone.js引用时的源码版本回退。每当执行一次noConflict()，源码att3源码框架就会回退到之前引入的源码版本，就像书籍的源码章节回退一样。

       举个例子，源码如果你的源码项目引入了backbone v1.4.0和v1.0.0，初始时会使用v1.0.0。源码noConflict()执行后，源码版本会切换到v1.4.0。源码再执行一次，源码由于没有其他版本，源码Backbone就会变成undefined，确保了版本控制的清晰。

       Backbone的源码设计非常注释详尽，官方文档对noConflict的描述是：它返回一个Backbone对象，指向原来的值，允许你在嵌入第三方网站时保持对原始Backbone的引用，避免版本冲突。版头源码设计这种处理方式源于jQuery，许多其他框架也采用了类似策略。

       在jQuery中，noConflict()行为稍有不同，它有一个deep参数。当deep为true时，会同时回退jQuery和$变量，否则仅$变量会回退。通过实例，我们可以看到这个参数如何影响版本回退。

       总的来说，noConflict冲突处理机制是一种巧妙的方式来管理多个版本的框架引用，确保在需要时能灵活地切换和控制版本。

mmdetection源码阅读笔记：ResNet

       ResNet，作为mmdetection中backbone的基石，其重要性不言而喻，它是人工智能领域引用最频繁的论文之一，微软亚洲研究院的杰作。自年提出以来，ResNet一直是目标检测领域最流行的backbone之一，其核心是程序更新java源码通过残差结构实现更深的网络，解决深度网络退化的问题。

       ResNet的基本原理是利用残差结构，通过1×1、3×3和1×1的卷积单元，如BasicBlock和BottleneckBlock，来构建不同版本的网络，如resnet-到resnet-，它们在基本单元和层数上有所区别。在mmdetection的实现中，从conv2到conv5主要由res_layer构成，其中下采样策略是关键，不同版本的网络在layer1之后的下采样位置有所不同。

       ResLayer的构造函数是理解mmdetection中ResNet的关键，它涉及内存优化技术，如torch.utils.checkpoint，通过控制函数的运行方式来节省内存，但可能增加反向传播计算时间。此外，对norm层的处理也体现了与torchvision预训练模型的兼容性。

       最后，ResNet的扭亏为赢源码make_stage_plugins方法允许在核心结构中插入拓展组件，这增加了模型的灵活性。总的来说，ResNet的源码阅读揭示了其设计的巧妙和灵活性，是理解深度学习模型架构的重要一步。

MaskFormer源码解析

       整个代码结构基于detectron2框架，代码逻辑清晰，从配置文件中读取相关变量，无需过多关注注册指令，核心在于作者如何实现网络结构图中的关键组件。MaskFormer模型由backbone、sem_seg_head和criterion构成，backbone负责特征提取，sem_seg_head整合其他部分，criterion用于计算损失。

       在backbone部分，作者使用了resnet和swin两种网络，关注输出特征的键值，如'res2'、'res3'等。在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，全景漫游系统源码这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。

       pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。

       模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。

       损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。

       总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，实现了一种有效的方法。理解代码的关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。

MMDet——DETR源码解读

       DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query，将目标信息以query形式送入Transformer的decoder，以实现自注意力学习，捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的特征。最终输出含有目标信息的query，通过FFN得到bbox和class信息。

       理解DETR模型前，需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成：Backbone，Transformer（encoder与decoder）及head。输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为，模型变换过程如下。

       DETR配置文件中，model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。

       DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤，具体实现于detr_head（mmdet/models/dense_heads/detr_head.py）中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的所有前向过程。变量shape示例供理解，注意img_shape因随机裁剪而不同，导致shape不唯一。

       DETR的backbone采用常规的Resnet，结构相对简单，非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件，解析如下，N = W_feat*H_feat。

       详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。

DETR解读

       DETR（Detection Transformer）是一种新型的目标检测模型，它基于Transformer架构，由Facebook AI Research（FAIR）提出。DETR与传统目标检测方法不同，不使用锚框或候选区域，而是直接将整个图像输入到Transformer中，同时输出目标的类别和边界框。

       DETR的主要构成部分包括backbone、transfomer以及head模块。本文将结合源码对DETR进行解析。

       Backbone部分包含PE（position embedding）和cnn（resnet）主干网络。

       PE采用二维位置编码，x和y方向各自计算了一个位置编码，每个维度的位置编码长度为num_pos_feats（该数值实际上为hidden_dim的一半），奇数位置正弦，偶数位置余弦，最后cat到一起（NHWD），permute成（NDHW）。输入的mask是2**，那么最后输出的pos encoding的shape是2***。

       CNN_backbone采用resnet，以输入3**为例，输出**，下采样5次合计倍。

       Transfomer主要由encoder和decoder两大模块构成。

       TransformerEncoder中，qkv都来自src，其中q和k加了位置编码，v没有加，猜测原因可能是qk之间会计算attention，所以位置是比较重要的，value则是和attention相乘，不需要额外的位置编码。

       TransformerDecoder中，几个重点的变量包括object query的自注意力和cross attention。

       Head部分，分类分支是Linear层，回归分支是多层感知机。

       Matcher采用的是HungarianMatcher匹配，这里计算的cost不参与反向传播。

       Criterion根据匈牙利算法返回的indices tuple，包含了src和target的index，计算损失：分类loss+box loss。

       分类损失采用交叉熵损失函数，回归损失采用L1 loss + Giou loss。

       推理部分，先看detr forward函数，后处理，预测只需要卡个阈值即可。

       论文链接：arxiv.org/pdf/....

       代码链接：github.com/facebookrese...

       参考链接：zhuanlan.zhihu.com/p/... zhuanlan.zhihu.com/p/...

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