在开始介绍RT-DETR这个网络之前，我们首先需要先了解DETR这个系列的网络与我们常提及的以及存在着何种差异。首先我们先简单讨论一下以及两者的差异与共性：1、两者差异：顾名思义，这两者一个显而易见的差别就是有无anchor，是需要手工选取不同比例大小的anchor来得到proposals，而则不需要。当然两者具体差异肯定不是这么几句话就能说的清的，这里不做详细讨论所以按下不表。2、两者共性：两者

在使用pytorch的nn.module 的时候从使用说明上可以知道其标准输入为 [B, C, H, W]， 其具体含义是：B - batchsize，例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64那么此项则为64C - channel，也就是输入的矩阵的通道数，若你输入的是RGB图片，那么此项为3H - high，也就是你输入矩阵的高。W - width，也就是你输入矩阵的宽

数据清理方面1.清除某些数据来源于：更着李沐学AIabnormal = (data[area[1]]<10) | (data[area[1]]>1e4])data = data[~abnormal] # 消除符合条件数据sum(abnormal) #获取abnormal个数

Python rstrip()方法描述Python rstrip() 删除 string 字符串末尾的指定字符（默认为空格）。语法rstrip()方法语法：str.rstrip([chars])参数chars – 指定删除的字符（默认为空格）返回值返回删除 string 字符串末尾的指定字符后生成的新字符串。实例以下实例展示了rstrip()函数的使用方法：#!/usr/bin/pythonstr

可以判定问题的原因来自两方面，一方面是模型过拟合，另一方面是训练集和测试机的数据域不同。一、问题定位：至于问题的定位排查，建议按照先易后难的角度，也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同，再排查模型是否过拟合。1.关于数据域的排查具体来讲就是查验训练集和测试集的数据分布不一致，具体来说有如下几点（1）数据源分布不一样：例如在图像处理中，训练集的图像采集使用的是摄像头A拍摄的，而测试集是摄像头