1 南溪学习的目标检测模型——DETR

南溪最赞赏的目标检测模型是DETR，

论文名称：End-to-End Object Detection with Transformers

1.2 decoder的必要性——实现共识

2 数据集——COCO数据集

COCO数据集下载地址：/#download

2.1 COCO数据集的介绍

可以参考我的博文——《南溪的目标检测学习笔记》——COCO数据集的学习笔记

3 模型实现速查表

预处理回归任务的编码——encodingbatch-size主干网络loss函数后处理

3 模型设计

3.1预处理（norm）

我们选择的预处理操作是：特征归一化和数值归一化；（参考的是Deformable-DETR的实现）

3.2回归任务的编码——encoding

接下来，需要对回归的坐标值进行编码；

3.3batch-size的设置——（至少是2，越大越好）

（对于batch-size来说，网上资料的推荐值是batch_size=32，

这里我看到有两篇文献都是这样说的：

有三AI——《【AI初识境】深度学习模型中的Normalization，你懂了多少？》极市平台——《Batchsize不够大，如何发挥BN性能？探讨神经网络在小Batch下的训练方法》

有三AI：

极市平台-皮特潘：

然而，由于GPU的显存限制，我们目前无法使用32的batch-size）

这里我使用的batch_size=4；

3.4主干网络的设计

关于backbone的设计可以参考我的博文《南溪的目标检测学习笔记》——主干网络设计的学习笔记

3.2 优化器选择——SGD or Adam

其中，Scaled-YOLOv4使用的SGD算法，

（这里使用SGD算法的原因，我是参考的PP-YOLO的论文：

Under larger batch size setting, the entire network is trained with stochastic gradient descent (SGD) for 250K iterations with the initial learning rate being 0.01 and a minibatch of 192 images distributed on 8 GPUs.

于是，我们可以使用下面的选择：

在batch_size >= 8时，使用SGD；

在batch_size < 8时，使用Adam。

3.3 后处理方法——“最常见的是NMS”

关于常见的后处理方法，可以参考我的博文，《南溪的目标检测学习笔记》——后处理方法的学习笔记

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