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。

相关问题

detr encoder

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformers的目标检测框架，使用transformer编码器从输入图像中提取特征，并将其传递给transformer解码器以进行对象检测。

DETR的编码器使用了Transformer的结构，该结构被广泛用于自然语言处理中。它可以把输入图像中的所有位置都看做一个序列，然后对这个序列进行编码，得到一系列的特征向量。这些特征向量可以用于后续的目标检测任务。

与传统的目标检测方法不同，DETR不需要在图像中使用先验框（anchor boxes）或者候选框（proposals）。相反，它通过对编码器和解码器之间引入一种全局背景向量来实现目标检测。在解码器中，该背景向量被用作一个特殊的类别，来表示图像中没有任何物体。

DETR精度对比yolov8

DETR（Detection Transformer）和 YOLOv4 是目标检测领域两种不同的算法，它们在精度方面有一些差异。

DETR是一种基于Transformers的目标检测模型，它通过使用自注意力机制来捕捉目标之间的关系。DETR相对于传统的基于Anchor的方法，不需要先验框，可以直接输出目标边界框的坐标和类别，因此具有端到端的设计思路。DETR在大型数据集上进行了训练，并在精度方面取得了很好的结果。

而YOLOv4是一种基于深度卷积神经网络的目标检测模型，它通过将图像分成网格并在每个网格上预测目标框和类别来实现目标检测。YOLOv4采用了一系列的改进，包括使用更深的网络结构、引入SPP模块、使用PANet来提取不同尺度的特征等等，以提高检测精度和处理速度。

这两种模型在精度方面的对比很难一概而论，因为它们是基于不同的算法原理和技术路线开发的。在不同的数据集和任务上，它们的表现可能会有所不同。一般来说，DETR在一些大型数据集上的表现相对较好，而YOLOv4在速度方面相对较快。

因此，对于具体的应用场景和需求，选择合适的模型需要考虑多个因素，并进行实际测试和评估。