DetR 模型以其創新的物件查詢機制和 Transformer 架構，為物件偵測領域帶來新的突破。不同於傳統的物件偵測模型，DetR 直接預測物件的集合，簡化了後處理步驟。其編碼器提取影像特徵，解碼器則根據物件查詢生成物件位置和類別，並透過二分圖匹配演算法進行訓練。此外，本文也介紹了 Stable Diffusion 模型，一種結合了 autoencoder、DDPM 和 Transformers 的影像生成模型。Stable Diffusion 能夠根據輸入的文字提示生成高解析度影像，其工作流程包含文字編碼、條件化、去噪和影像解碼等步驟。
物體偵測模型DetR的架構和應用
DetR（DEtection TRansformer）是一種根據Transformer的物體偵測模型，結合了視覺和語言的特點。它使用了一種稱為物體查詢（object query）的機制來表示物體的位置和類別。
DetR的架構
DetR的架構包括了一個編碼器（encoder）和一個解碼器（decoder）。編碼器用於提取影像的特徵，解碼器用於生成物體的位置和類別。物體查詢是學習到的位置編碼，代表了物體在影像中的位置。
DetR的架構可以分為四種組態：
- 將固定和學習的編碼增加到輸入資料中
- 將固定編碼增加到輸入資料中，將學習的編碼增加到輸入資料和所有解碼器注意力層中
- 將固定編碼增加到輸入資料和所有編碼器注意力層中，將學習的編碼增加到解碼器輸入中
- 將固定和學習的編碼增加到輸入資料和所有編碼器和解碼器注意力層中
DetR的模型結尾有一個三層感知器和一個單獨的全連線層。三層感知器預測了檢測到的物體的邊界框高度、寬度和歸一化中心座標。全連線層預測了物體的類別。
DetR的訓練
DetR的訓練使用了一對一的二分圖匹配演算法來匹配預測的盒子和真實的盒子。然後，演算法監督每個預測的盒子更接近它匹配的真實盒子。
DetR的應用
DetR可以用於影像分割任務。DetR的作者將模型擴充套件到影像分割任務，增加了一個第三個頭部，實作了上取樣卷積。它為每個檢測到的物體產生了二元分割遮罩。
DetR也可以使用Hugging Face Transformers函式庫來實作。以下是使用DetR進行物體偵測的基本示例：
from transformers import pipeline
obj_detection_pipeline = pipeline(
task="object-detection",
model="facebook/detr-resnet-50"
)
# 輸入影像
image = ...
# 執行物體偵測
outputs = obj_detection_pipeline(image)
# 輸出檢測到的物體
for output in outputs:
print(output)
DetR的模型定義
DetR的模型定義包括了一個1×1的瓶頸卷積、物體查詢嵌入、編碼器和解碼器。以下是DetR模型的部分定義：
from transformers import DetrModel
model = DetrModel.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50")
# 模型的輸入投影層
input_projection = model.input_projection
# 物體查詢嵌入
query_position_embeddings = model.query_position_embeddings
DetR是一種強大的物體偵測模型，結合了視覺和語言的特點。它可以用於影像分割任務和其他視覺任務。
深入探索DEtection TRansformer
DEtection TRansformer（DETR）是一種結合了檢測和分割任務的神經網路模型，旨在提高物體檢測和分割的精確度。下面，我們將深入探索DETR的架構，特別是其編碼器（encoder）部分。
編碼器架構
DETR的編碼器由六個後置層（post-ln encoder blocks）組成，每個層包含一個自注意力機制（self-attention）和一個前向神經網路（FFN）。編碼器的輸入是影像特徵圖，輸出是編碼後的特徵圖。
自注意力機制
自注意力機制是DETR編碼器中的關鍵元件，負責計算影像特徵圖中不同位置之間的注意力權重。自注意力機制由三個線性變換（linear transformation）組成：k_proj、v_proj和q_proj，分別對應於鍵（key）、值（value）和查詢（query）。
class DetrAttention(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(DetrAttention, self).__init__()
self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
self.out_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim)
def forward(self, query, key, value):
# ...
前向神經網路（FFN）
FFN是DETR編碼器中的另一個重要元件，負責對編碼後的特徵圖進行變換。FFN由兩個線性變換組成：fc1和fc2，分別對應於前向神經網路的第一層和第二層。
class DetrEncoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads):
super(DetrEncoderLayer, self).__init__()
self.self_attn = DetrAttention(embed_dim, num_heads)
self.self_attn_layer_norm = nn.LayerNorm((embed_dim,))
self.fc1 = nn.Linear(embed_dim, 2048)
self.fc2 = nn.Linear(2048, embed_dim)
def forward(self, x):
# ...
編碼器的實作
DETR的編碼器可以使用PyTorch等深度學習框架實作。下面是編碼器的實作程式碼：
class DetrEncoder(nn.Module):
def __init__(self, embed_dim, num_heads, num_layers):
super(DetrEncoder, self).__init__()
self.layers = nn.ModuleList([DetrEncoderLayer(embed_dim, num_heads) for _ in range(num_layers)])
def forward(self, x):
for layer in self.layers:
x = layer(x)
return x
這個實作程式碼定義了一個DetrEncoder類別，該類別包含了一個ModuleList，其中包含了多個DetrEncoderLayer例項。每個DetrEncoderLayer例項包含了一個自注意力機制和一個前向神經網路。
圖表翻譯
下面是DETR編碼器的Mermaid圖表：
graph LR
A[輸入] --> B[自注意力機制]
B --> C[前向神經網路]
C --> D[輸出]
style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
style D fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:4px
這個圖表展示了DETR編碼器的基本架構，包括自注意力機制和前向神經網路。
解碼器架構
在瞭解了編碼器的結構後，我們現在來探討解碼器的架構。解碼器同樣是根據 Transformer 的架構，具備六個後置層歸一化（post-ln）解碼器塊。這些塊與編碼器中的塊具有相同的屬性，包括自注意力機制和編碼器注意力機制。
解碼器層
每個解碼器層由兩個主要部分組成：自注意力機制（self_attn）和編碼器注意力機制（encoder_attn）。這兩個機制都根據多頭注意力（MultiHeadAttention）的概念，但它們的作用不同。
- 自注意力機制（self_attn）：這個機制允許解碼器層內的不同位置之間進行注意力互動。它透過線性投影（k_proj、v_proj、q_proj）和線性輸出投影（out_proj）來實作注意力權重的計算和應用。
- 編碼器注意力機制（encoder_attn）：這個機制使得解碼器能夠注意到編碼器的輸出。這是透過另一套線性投影（k_proj、v_proj、q_proj）和線性輸出投影（out_proj）來實作的。
層歸一化和啟用函式
每個解碼器層都伴隨著層歸一化（LayerNorm）和啟用函式（ReLU）。層歸一化用於穩定訓練過程和改善模型的表達能力，而啟用函式則引入非線性，使得模型能夠學習更複雜的關係。
線性投影
在解碼器層中，線性投影（如k_proj、v_proj、q_proj和out_proj）被用於將輸入投影到不同的維度空間中，以便於注意力機制的計算。這些投影是透過全連線層（Linear）實作的，具體引數取決於模型的設計。
模型實作
以下是解碼器層的實作細節：
class DetrDecoderLayer(nn.Module):
def __init__(self, d_model, nhead, dim_feedforward=256, dropout=0.1):
super().__init__()
self.self_attn = DetrAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
self.encoder_attn = DetrAttention(d_model, nhead, dropout=dropout)
self.linear1 = nn.Linear(d_model, dim_feedforward)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.linear2 = nn.Linear(dim_feedforward, d_model)
self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model)
self.norm2 = nn.LayerNorm(d_model)
self.norm3 = nn.LayerNorm(d_model)
self.dropout1 = nn.Dropout(dropout)
self.dropout2 = nn.Dropout(dropout)
self.dropout3 = nn.Dropout(dropout)
self.activation = nn.ReLU()
def forward(self, tgt, memory):
# 自注意力機制
tgt2 = self.self_attn(tgt, tgt)
tgt = tgt + self.dropout1(tgt2)
tgt2 = self.norm1(tgt)
# 編碼器注意力機制
tgt2 = self.encoder_attn(tgt2, memory)
tgt = tgt + self.dropout2(tgt2)
tgt2 = self.norm2(tgt)
# 前向傳播
tgt2 = self.linear2(self.dropout(self.activation(self.linear1(tgt2))))
tgt = tgt + self.dropout3(tgt2)
tgt = self.norm3(tgt)
return tgt
class DetrDecoder(nn.Module):
def __init__(self, decoder_layer, num_layers, norm=None):
super().__init__()
self.layers = _get_clones(decoder_layer, num_layers)
self.num_layers = num_layers
self.norm = norm
def forward(self, tgt, memory):
output = tgt
for layer in self.layers:
output = layer(output, memory)
if self.norm is not None:
output = self.norm(output)
return output
這個實作展示瞭如何構建一個解碼器層和整個解碼器。每個解碼器層包含自注意力機制、編碼器注意力機制、層歸一化和啟用函式。最終的輸出經過層歸一化後傳回。
生成影像與 transformers
在本文中，我們將探討如何使用 transformers 生成影像。首先，我們來看一下生成影像的過程。這個過程涉及多個步驟，包括影像編碼、解碼和條件化。
影像編碼和解碼
影像編碼和解碼是生成影像的基礎。影像編碼是指將影像轉換為向量的過程，而影像解碼是指將向量轉換回影像的過程。這兩個步驟都是使用 autoencoder（AE）來實作的。
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Denoising diffusion probabilistic models（DDPM）是一種生成模型，能夠根據輸入的噪聲生成影像。DDPM 的工作原理是先將影像增加噪聲，然後使用神經網路來去除噪聲，從而生成原始影像。
Transformers
Transformers 是一種神經網路架構，能夠處理序列資料。它們被廣泛用於自然語言處理和影像生成等領域。在生成影像的過程中，transformers 被用來條件化影像的生成。條件化是指根據輸入的文字或其他資料來生成影像。
穩定擴散（Stable Diffusion）
穩定擴散（Stable Diffusion，SD）是一種生成模型，能夠根據輸入的文字或其他資料生成高解析度影像。SD 結合了 autoencoder、DDPM 和 transformers 三種技術，能夠生成高品質的影像。
SD 的工作原理
SD 的工作原理是先將輸入的文字或其他資料編碼為向量，然後使用 transformers 對向量進行條件化。條件化的結果是生成了一個噪聲向量，然後使用 DDPM 對噪聲向量進行去噪，從而生成原始影像。最後，使用 autoencoder 對生成的影像進行解碼，從而得到最終的影像。
圖表翻譯
graph LR
A[文字輸入] --> B[編碼]
B --> C[條件化]
C --> D[去噪]
D --> E[解碼]
E --> F[影像輸出]
圖表翻譯：上述圖表展示了穩定擴散（Stable Diffusion）的工作原理。文字輸入首先被編碼為向量，然後使用 transformers 對向量進行條件化。條件化的結果是生成了一個噪聲向量，然後使用 DDPM 對噪聲向量進行去噪，從而生成原始影像。最後，使用 autoencoder 對生成的影像進行解碼，從而得到最終的影像。
自動編碼器（Autoencoder）
自動編碼器是一種嘗試重建其輸入的前饋神經網路。在其他words中，自動編碼器的目標值（標籤）等於其輸入資料。它嘗試學習一個身份函式，即重複其輸入。在其最基本的形式中，自動編碼器由隱藏層（或瓶頸層）和輸出層組成。
自動編碼器的結構
自動編碼器可以被視為兩個部分的虛擬組合：
- 編碼器：將輸入資料對映到網路的內部潛在表示。
- 解碼器：嘗試從網路的內部狀態重建輸入資料。
條件轉換器（Conditioning Transformer）
條件轉換器生成了文字描述的潛在表示，並將其提供給U-Net，以便它可以影響其輸出。為了實作這一點，文字潛在表示必須與U-Net的影像潛在表示處於相同的語義空間中。
條件轉換器的結構
條件轉換器由兩個主要部分組成：
- 文字編碼器：是一個轉換器，接受令牌編碼的文字序列作為輸入，並輸出一個嵌入向量。
- 影像編碼器：可以是Vision Transformer（ViT）或卷積神經網路（CNN），接受影像作為輸入並輸出其嵌入向量。
潛在空間和影像生成
自動編碼器的潛在張量是整個模型的重點。透過將輸入資料壓縮到一個更小的特徵空間中，模型被迫學習資料的最重要特徵。這種壓縮可以被視為一種形式的資料壓縮，但不是無失真壓縮。自動編碼器的潛在表示可以用於下游任務，例如影像生成。
影像生成流程
影像生成流程涉及以下步驟：
- 自動編碼器的編碼器將輸入影像壓縮到潛在空間中。
- 條件轉換器生成文字描述的潛在表示。
- U-Net接受影像的潛在表示和文字的潛在表示作為輸入，並生成新的影像。
穩定擴散模型（Stable Diffusion Model）
穩定擴散模型是一種生成模型，包含前向擴散和反向擴散兩個階段。前向擴散從潛在向量 ( z ) 開始，逐步增加高斯噪聲，直到最終的潛在表示 ( z_T ) 成為純噪聲。反向擴散則相反，從純噪聲開始，嘗試還原原始的潛在向量 ( z )。
前向擴散
前向擴散使用加速演算法，可以在單一步驟中生成 ( z_T )，而不需要經過 ( T ) 個步驟。這個過程主要用於訓練。
反向擴散
反向擴散是生成影像的主要過程。它使用 U-Net 型別的 CNN，從噪聲張量 ( z_t ) 作為輸入，輸出噪聲的近似值。然後，從當前的 U-Net 輸入 ( z_t ) 中減去預測的噪聲，得到新的輸入 ( z_{t+1} )。這個過程在訓練期間，透過成本函式來更新 U-Net 的權重，直到理想地只剩下原始的潛在向量 ( z )。最後，使用 AE 解碼器來生成最終的影像。
條件化穩定擴散
純粹的穩定擴散模型無法控制生成影像的屬性，因為它從隨機噪聲開始。條件化穩定擴散（Conditional Stable Diffusion）允許我們根據特定的文字提示或其他資料型別來生成影像。為此，我們需要將條件化轉換器的輸出嵌入到去噪 U-Net 中。
條件化轉換器
條件化轉換器的輸出 ( \tau_\theta(y) ) 是一個嵌入向量，代表了輸入序列 ( y ) 的語義訊息。這個嵌入向量被對映到 U-Net 的中間層，透過一個跨注意力層（Cross-Attention Layer）。
跨注意力層
在跨注意力層中，查詢張量 ( Q ) 代表 U-Net 的中間層，鍵張量 ( K ) 和值張量 ( V ) 代表條件化轉換器的輸出。這個過程允許 U-Net 根據條件化轉換器的輸出來調整其生成的影像。
訓練過程
在訓練過程中，成本函式衡量預測噪聲和實際噪聲之間的差異，然後更新 U-Net 的權重。這個過程繼續直到理想地只剩下原始的潛在向量 ( z )。然後，使用 AE 解碼器來生成最終的影像。
穩定擴散模型提供了一種強大的工具，用於生成高品質的影像，尤其是當結合條件化轉換器時。它允許使用者根據特定的文字提示或其他資料型別來控制生成影像的屬性。
使用穩定擴散模型生成圖片
在本文中，我們將使用穩定擴散（Stable Diffusion，SD）模型生成一張根據文字提示的圖片。為了完成這個任務，我們需要使用 Hugging Face Transformers 和 diffusers 函式庫。
安裝所需函式庫
首先，請確保您已經安裝了所需的函式庫，包括 torch 和 diffusers。如果您尚未安裝，可以使用 pip 進行安裝：
pip install torch diffusers
載入穩定擴散模型
接下來，讓我們載入穩定擴散模型。為了使用穩定擴散模型，我們需要從 diffusers 函式庫中匯入 StableDiffusionPipeline 類別。
import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
# 載入穩定擴散模型
sd_pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
"stabilityai/stable-diffusion-2-1",
torch_dtype=torch.float16
)
# 將模型移到 GPU 上（如果可用）
sd_pipe.to('cuda')
生成圖片
現在，我們可以使用穩定擴散模型生成一張根據文字提示的圖片。讓我們定義一個文字提示：
prompt = "高品質的賽車在賽道上的照片"
接下來，讓我們使用穩定擴散模型生成圖片：
image = sd_pipe(
prompt,
num_inference_steps=100
).images[0]
這將生成一張根據文字提示的圖片。
顯示生成的圖片
最後，讓我們顯示生成的圖片：
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(image)
plt.show()
這將顯示生成的圖片。
穩定擴散模型的工作原理
穩定擴散模型是一種根據深度學習的模型，使用了一種稱為穩定擴散的方法來生成圖片。這種方法涉及使用一個稱為 U-Net 的神經網路來學習圖片的分佈，並使用一個稱為條件轉換器的模組來條件化圖片的生成。
穩定擴散模型的架構包括以下幾個部分：
- U-Net：一個用於學習圖片分佈的神經網路。
- 條件轉換器：一個用於條件化圖片生成的模組。
- 安全檢查器：一個用於檢查生成圖片的安全性和品質的模組。
穩定擴散模型的工作原理是首先使用 U-Net 學習圖片的分佈，然後使用條件轉換器條件化圖片的生成。最後，使用安全檢查器檢查生成圖片的安全性和品質。
生成圖片的穩定擴散模型
穩定擴散（Stable Diffusion）是一種文字到圖片的生成模型，能夠根據輸入的文字提示生成高品質的圖片。這種模型的核心是使用了一種稱為 U-Net 的神經網路結構，結合了文字編碼器和圖片編碼器。
穩定擴散模型的結構
穩定擴散模型的結構包括以下幾個部分：
- 文字編碼器：負責將輸入的文字提示編碼為向量表示。
- U-Net：是一種神經網路結構，負責根據文字編碼器的輸出生成圖片。
- 圖片編碼器：負責將生成的圖片編碼為向量表示。
- 時間安排器：負責控制生成過程中的時間步長。
穩定擴散 XL
穩定擴散 XL（Stable Diffusion XL）是一種改進的穩定擴散模型，使用了一個更大的 U-Net 結構和一個可選的精煉模型（refiner）。這個精煉模型是一個第二個 U-Net，負責根據第一個 U-Net 的輸出生成更高品質的圖片。
微調轉換器
微調轉換器（Fine-tuning Transformers）是一種技術，能夠根據特定的任務對預訓練的轉換器模型進行微調。這種技術可以用於自然語言處理任務，例如文字分類別和語言翻譯。
實作微調轉換器
要實作微調轉換器，需要以下幾個步驟：
- 載入資料集：載入需要微調的資料集。
- 載入預訓練模型：載入預訓練的轉換器模型。
- 建立資料集類別：建立一個資料集類別，負責將資料集轉換為模型可以接受的格式。
- 定義訓練迴圈：定義訓練迴圈，包括前向傳播、反向傳播和最佳化器更新。
- 訓練模型：訓練模型，直到收斂或達到指定的epoch數。
從技術架構視角來看，DetR模型以其創新的Transformer架構，為物件偵測領域帶來了新的可能性。相較於傳統的根據CNN的物件偵測方法，DetR捨棄了人工設計的anchor box和NMS後處理步驟，簡化了流程並提升了效能。分析其核心元件，Transformer的編碼器-解碼器結構能夠有效地捕捉全域性上下文資訊，並實作端對端的物件偵測。然而，DetR模型也存在一些限制，例如對於小物件的偵測效果仍有待提升，且訓練過程需要較大的計算資源。對於追求高精確度和簡潔架構的應用場景，DetR是一個值得考慮的方案。考量到Transformer在電腦視覺領域的快速發展，預計未來DetR模型的效能和效率將會進一步提升，並在更多實際應用中展現其價值。玄貓認為，DetR的出現標誌著物件偵測技術的重要進展，值得技術團隊深入研究並探索其在不同場景下的應用潛力。
