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    detr query解析 detr的object queries主要是用来查询是否存在目标以及目标位置的。类似cnn检测中的rpn，用来产生候选框。 在detr中，object queries为 (100, b, 256) 的可学习的参数，其中每个256维的向量代表了检测的box信息，这个信息是由类别和空间信息（box坐标）组成，其中类别信息用于区别类别，而空间信息
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    一、快速回顾detr 1 1部分将快速回顾detr整体架构（会附上一些原始论文没有的，来自源码的细节）。 1 2部分需要重点关注，它将有助于我们对deformable detr的具象化理解。 1 1 detr整体架构 DETR架构图如下（原图来自DETR论文，为了讲解方便，我手动添加了一些细节）：
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    其他答案有推荐DINO的，这个模型在2022年提出时很强，2年的时间又出现了许多更好的DETR模型，无论是速度还是精度都超过DINO。 结合模型提出的时间、推理速度和性能三个角度，推荐下面几个DETR的变体模型：
  • 请问RT-DETR用一张3090能跑吗？
    推理的话，一张 3090 完全够用；训练的话，标准配置是4卡，每张卡 batchsize =8，总batchsize=32，总共大概需要40GB显存。所以，至少需要两张24GB 3090，每张batchsize设置成为16，才可以根据标准配置进行训练。
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    2， 接下来是模型本身，Mask2Former是基于MaskFormer的。回顾下MaskFormer, 以全景分割为例，MaskFormer基于DETR的setting，去掉了DETR里面的Heavy Segmentation Head 和 box prediction，额外增加一个pixel decoder出segmentation feature，然后用DETR中的输出的object query和segmentation feature直接出mask





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