transformer目标检测算法

Transformer目标检测算法是一种使用Transformer结构进行目标检测的算法。它是在自然语言处理中广泛使用的Transformer编码器-解码器结构的基础上进行了改进。该算法通过将输入图像分别编码为一组特征向量，然后将它们输入到Transformer解码器中，以预测输入图像中的目标位置和类别。相比于传统的目标检测算法，Transformer目标检测算法具有更好的准确性和鲁棒性，尤其是在处理大规模图像数据集上表现更加出色。目前，一些著名的Transformer目标检测算法包括DETR、Sparse R-CNN和SOLOv2等。