【生态活动】元碁智汇·定义未来-团队名称-模型训练-在PyTorch框架上支持Deformable-DETR模型在VOC2007数据集上的训练【PR模版】

[Arrmsgt]

【请勿合入，仅作为PR模板进行展示】
当前软件栈版本：
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Host IP | 10.71.12.24
PyTorch | 2.7.1
Torch-SDAA | 3.2.0b0+git20c7eca
--------------+----------------------------------------------
SDAA Driver | 3.2.0 (N/A)
SDAA Runtime | 3.2.0b0 (/opt/tecoai/lib64/libsdaart.so)
SDPTI | 1.7.0 (/opt/tecoai/lib64/libsdpti.so)
TecoDNN | 3.2.0b0 (/opt/tecoai/lib64/libtecodnn.so)
TecoBLAS | 3.2.0b0 (/opt/tecoai/lib64/libtecoblas.so)
CustomDNN | 3.2.0b0 (/opt/tecoai/lib64/libtecocustom.so)
TecoRAND | 3.1.0 (/opt/tecoai/lib64/libtecorand.so)
TCCL | 3.2.0b0 (/opt/tecoai/lib64/libtccl.so)
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源码参考：
fork from：https://github.com/Tecorigin/Deformable-DETR
commit id:
工作目录：
PyTorch/contrib/Detection/Deformable-DETR
适配内容：
龙芯环境：使用1张T100芯片，在PyTorch框架上支持Deformable-DETR模型在VOC2007数据集上的训练。

模型运行脚本如下:
python main.py
--dataset_file coco
--coco_path ./data/voc_coco
--output_dir exps/voc_finetune
--num_classes 21
--resume ./r50_deformable_detr_single_scale-checkpoint.pth
--num_feature_levels 1
--lr 2e-5
--lr_backbone 2e-6
--lr_drop 30
--epochs 50
--batch_size 2
--clip_max_norm 0.1
--weight_decay 1e-4

执行测试：
cd PyTorch/contrib/Detection/Deformable-DETR/
pip install -r requirements.txt
cd run_scripts
bash test.sh

训练结果：
表格的形式展示结果（同README.md中的训练结果），例如:

加速卡数量	模型	混合精度	Batch size	Shape	性能（imgs/s）	AP@0.50:0.95	sdaa训练耗时
1	Deformable-DETR	是	2	动态	254 imgs/s	0.586	4h

备注：

1. 训练结果的 Batch size 和 性能（imgs/s）均为，单卡的结果（bs和性能在tcap logger打印中为单核组， 太初卡单卡为四核组）
2. sdaa训练耗时为完整端到端精度耗时
3. 该PR仅展示提交PR的信息说明，请勿参考修改的文件