사용법 (torch hub와 추론)
사용법 (torch hub와 추론)
DETR은 추가 컴파일된 구성요소 없이 의존성이 최소라 아주 쓰기 쉬워요. torch.hub로 사전학습 모델을 바로 로드할 수 있어요.
torch hub로 로드
model = torch.hub.load('facebookresearch/detr:main', 'detr_resnet50', pretrained=True)
설치
git clone https://github.com/facebookresearch/detr.git
PyTorch 1.5+와 torchvision 0.6+, COCO 평가용 pycocotools·학습용 scipy를 설치해요.
conda install -c pytorch pytorch torchvision
conda install cython scipy
pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
추론 예시 (Colab)
독립형 Colab 노트북은 DETR을 PyTorch 50줄로 구현해 예측을 시각화하는 방식으로 시작해요. torch.hub에서 모델을 로드해 예측을 만들고 어텐션을 시각화하는 detr_attention.ipynb, 팬옵틱 예측을 다루는 DETR_panoptic.ipynb도 제공돼요.