に投稿に更新ML / Trans数秒で読む (約34語)

BEVDet

概要説明

マルチカメラの3D

既存技術より優れ

キー技術

  • Image-view Encoder

  • View Transformer

に投稿に更新ML / Trans数秒で読む (約36語)

CaDDN

概要説明

Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection
Cody Reading Ali Harakeh Julia Chae Steven L. Waslander
University of Toronto Robotics Institute

https://arxiv.org/pdf/2103.01100

に投稿に更新ML / Trans6分で読む (約861語)

DETR

概要説明

DETR (DEtection TRansformer) は、物体検出（object detection）タスクにおける新しいアプローチとして、2020年に Facebook AI（現 Meta AI）によって発表されたアルゴリズムです。
DETR は、従来の物体検出モデルとは異なり、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用することで、検出と分類のプロセスを大幅に簡素化しています。
論文：https://arxiv.org/pdf/2005.12872

DETR の特徴

Transformer Architecture

自然言語処理で成果を挙げたTransformerを画像処理に応用しています。
入力画像をエンコーダーで特徴量に変換し、トランスフォーマーデコーダーが物体の位置（bbox）とClass labelを予測できます。

End-to-endのアプローチ

従来の物体検出では、アンカー生成や後処理（NMS: Non-Maximum Suppression）などの手作業のステップが必要でしたが、DETR ではこれらが不要となります。
これにより、シンプルで効率的な学習が可能になっています。

マルチタスク(物体検出と分類を同時に実行)

DETR は、画像中の物体の位置を検出し、それらを分類するプロセスを統一されたフレームワーク内で行います。

環境の準備

DETR を動かすには、Python と PyTorch の環境が必要です。以下の手順で準備を進めます。

Python 環境の作成

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# 仮想環境の作成（例: conda）
conda create -n detr_env python=3.9 -y
conda activate detr_env
PyTorch のインストール
PyTorch を CUDA 対応でインストールします（GPU 使用の場合）。
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コードをコピーする
# GPU 用 PyTorch (CUDA 11.7) のインストール
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

# CPU 用 PyTorch のインストール（GPU がない場合）
pip install torch torchvision torchaudio

DETRインストール

早速、Git clone を実行して、確認しましょう。

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git clone https://github.com/facebookresearch/detr.git
cd detr

# 必要なライブラリをインストール
pip install -r requirements.txt

DETR を使用した推論

それでは、COCO データセットを使用した事前学習済みモデルで物体検出を行います。

detr_inference.py ファイルを作成して推論コードを準備します。

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import torch
from transformers import DetrForObjectDetection, DetrImageProcessor
from PIL import Image
import requests

# 事前学習済みモデルとプロセッサのロード
processor = DetrImageProcessor.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50")
model = DetrForObjectDetection.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50")

# 入力画像を用意
url = "https://images.unsplash.com/photo-1593642532973-d31b6557fa68"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# 推論
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

# 物体検出結果を取得
results = processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.9, target_sizes=[image.size])

# 検出結果を出力
for result in results:
    for score, label, box in zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"]):
        print(f"Label: {model.config.id2label[label.item()]}, Score: {score.item():.3f}, Box: {box.tolist()}")

保存して実行します。

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python detr_inference.py

DETRのTraining

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python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --use_env main.py --coco_path /workspaces/bev-playground/dataset/coco
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