详细描述一下对象提议这个步骤

对象提议是目标检测任务中的一个重要步骤，它的作用是从输入图像中提取出一组可能的对象区域，用于后续的对象编码和分类。DETR中的对象提议使用了一个小型的Transformer编码器，其具体过程如下：

1. 特征图生成：首先，将输入图像通过卷积神经网络（CNN）进行特征提取，得到图像的特征图。特征图是一个高维的张量，其中每个位置都对应着输入图像中的一个局部区域。

2. 位置编码：为了使Transformer编码器能够处理空间信息，需要给每个位置编码一个位置向量。DETR使用了一种类似于位置编码的方式，将输入图像中的每个位置都映射到一个固定的位置向量上。

3. Transformer编码器：接下来，使用一个小型的Transformer编码器来对特征图进行编码。在这个编码器中，每个位置都被表示为一个向量，包含了这个位置的特征信息和位置信息。

4. 对象提议生成：最后，使用一个MLP（多层感知器）来对每个位置进行分类，判断这个位置是否应该被用作对象提议。在这个过程中，模型将每个位置的编码作为输入，并输出一个二元分类概率，表示这个位置是否为对象提议的一部分。根据分类概率，可以选择一些概率较高的位置作为对象提议，这些位置的编码就是最终的对象提议。

通过这种方式，DETR可以直接从输入图像中生成对象提议，避免了传统目标检测方法中需要使用复杂的区域提议方法。同时，使用Transformer编码器对特征图进行编码，可以保留更多的空间信息，从而提高了对象提议的准确度。