助力城市部件[标石/电杆/光交箱/人井]精细化管理，基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建生活场景下城市部件检测识别系统

井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这里我们的核心思想是想要基于实况的数据集来开发构建自动化的检测识别模型，对于摄像头所能覆盖的视角内存在的对应设施部件进行关注计算，后期，在业务应用层面可以考虑设定合理的规则和预警逻辑，结合AI的自动检测识别能力来对可能出现的损坏、倒塌、折断等问题进行及时的预警，通知到相关的工程技术人员来进行维护处理，在源头端尽可能地降低可能的损害，感觉这是一个不错的技术与实际生活场景相结合的落地点。

本文主要是选择DETR(DEtectionTRansformer)来开发实现检测模型，首先看下实例效果：

DETR (DEtection TRansformer) 是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型。与传统的基于区域提议的目标检测方法（如Faster R-CNN）不同，DETR采用了全新的思路，将目标检测问题转化为一个序列到序列的问题，通过Transformer模型实现目标检测和目标分类的联合训练。

DETR的工作流程如下：

输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征图。
特征图作为编码器输入，经过一系列的编码器层得到图像特征的表示。
目标检测问题被建模为一个序列到序列的转换任务，其中编码器的输出作为解码器的输入。
解码器使用自注意力机制（self-attention）对编码器的输出进行处理，以获取目标的位置和类别信息。
最终，DETR通过一个线性层和softmax函数对解码器的输出进行分类，并通过一个线性层预测目标框的坐标。
DETR的优点包括：

端到端训练：DETR模型能够直接从原始图像到目标检测结果进行端到端训练，避免了传统目标检测方法中复杂的区域提议生成和特征对齐的过程，简化了模型的设计和训练流程。
不受固定数量的目标限制：DETR可以处理变长的输入序列，因此不受固定数量目标的限制。这使得DETR能够同时检测图像中的多个目标，并且不需要设置预先确定的目标数量。
全局上下文信息：DETR通过Transformer的自注意力机制，能够捕捉到图像中不同位置的目标之间的关系，提供了更大范围的上下文信息。这有助于提高目标检测的准确性和鲁棒性。
然而，DETR也存在一些缺点：

计算复杂度高：由于DETR采用了Transformer模型，它在处理大尺寸图像时需要大量的计算资源，导致其训练和推理速度相对较慢。
对小目标的检测性能较差：DETR模型在处理小目标时容易出现性能下降的情况。这是因为Transformer模型在处理小尺寸目标时可能会丢失细节信息，导致难以准确地定位和分类小目标。

接下来看下数据集：

官方项目地址在这里，如下所示：

可以看到目前已经收获了超过1.2w的star量，还是很不错的了。

DETR整体数据流程示意图如下所示：

官方也提供了对应的预训练模型，可以自行使用：

本文选择的预训练官方权重是detr-r50-e632da11.pth，首先需要基于官方的预训练权重开发能够用于自己的 个性化数据集的权重，如下所示：

pretrained_weights = torch.load("./weights/detr-r50-e632da11.pth")
num_class = 4 + 1
pretrained_weights["model"]["class_embed.weight"].resize_(num_class+1,256)
pretrained_weights["model"]["class_embed.bias"].resize_(num_class+1)
torch.save(pretrained_weights,'./weights/detr_r50_%d.pth'%num_class)

因为这里我的类别数量为4，所以num_class修改为：4+1，根据自己的实际情况修改即可。生成后如下所示：

终端执行：

python main.py --dataset_file "coco" --coco_path "/0000" --epoch 100 --lr=1e-4 --batch_size=32 --num_workers=0 --output_dir="outputs" --resume="weights/detr_r50_5.pth"

即可启动训练。训练启动如下：

训练完成如下所示：

Accumulating evaluation results...
DONE (t=0.28s).
IoU metric: bbox
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.525
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.880
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.75      | area=   all | maxDets=100 ] = 0.528
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.176
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.133
 Average Precision  (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.546
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=  1 ] = 0.559
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets= 10 ] = 0.691
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=   all | maxDets=100 ] = 0.742
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.475
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.522
 Average Recall     (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.763
Training time 9:38:43

接下来借助于评估模块对结果进行评估对比可视化：

iter 000: mAP@50= 68.1, score=0.631, f1=0.787
iter 050: mAP@50= 88.9, score=0.901, f1=0.928
iter latest: mAP@50= 88.0, score=0.888, f1=0.920
iter 000: mAP@50= 68.1, score=0.631, f1=0.787
iter 050: mAP@50= 88.9, score=0.901, f1=0.928
iter latest: mAP@50= 88.0, score=0.888, f1=0.920

接下来详细看下指标详情。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision-Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。

loss可视化如下所示：

感兴趣的话可以自行动手实践尝试下！