transformers和DETR

Transformers和DETR都是深度学习中的模型，用于图像识别任务。

Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初被用于自然语言处理任务。随着其强大的表征学习能力，Transformers也被应用于计算机视觉领域，如图像分类、目标检测和分割等任务。

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformer的目标检测模型，它采用端到端的方式进行目标检测，即将输入图像直接送入模型，经过编码过程后输出目标类别和位置信息。与传统目标检测方法相比，DETR省去了需要手动设计的锚框和非极大值抑制等步骤，具有简单高效的特点。

总体来说，Transformers和DETR都具有很强的表征学习能力和高效的计算性能，可以在计算机视觉领域中发挥重要作用。