transformer和detr
时间: 2023-07-11 18:57:46 浏览: 66
Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列处理任务的神经网络架构,它采用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。最近,Transformer架构也广泛应用于计算机视觉任务中,如图像分割和目标检测。
DETR(Detection Transformer)是一种基于Transformer的目标检测器,它能够直接对整个图像进行端到端的目标检测,而不需要使用传统的锚框和区域提取器。DETR通过对输入图像和目标进行编码,以及对编码结果进行解码和分类,来实现目标检测。相比于传统的目标检测器,DETR具有更简单的架构和更高的检测效率。
相关问题
swin transformer和detr区别
Swin Transformer是一种新型的transformer结构,它在原有的transformer结构上进行了改进,可以更好地处理长序列输入。而DETR(DEtection TRansformer)是一种transformer-based的目标检测模型,可以实现端到端的目标检测。
它们的区别在于应用场景和重点。Swin Transformer主要是用于处理长序列输入,比如自然语言处理任务中的文本序列;而DETR主要针对目标检测问题,主要解决目标检测中的物体识别、物体定位、物体数量计数等问题。
此外,Swin Transformer和DETR在模型结构上也有所不同,Swin Transformer主要关注序列的处理流程,而DETR则更注重对于目标检测的特殊需求进行建模。
detr和transformer
DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型。它结合了Transformer的自注意力机制和CNN的特征提取能力,通过将输入图像转换为一组特征向量,并使用Transformer进行特征加权,以实现目标检测任务。
与传统的基于区域提议的目标检测方法不同,DETR直接从整个图像中预测目标的位置和类别,避免了繁琐的候选框生成和筛选过程。DETR的整体架构由一个Transformer编码器和一个解码器组成。编码器将图像特征进行编码表示,解码器通过自注意力机制在编码器输出的特征上进行迭代操作,以逐步预测目标的位置和类别。
DETR的关键操作在forward函数中实现,其中对输入特征进行变换操作,将形状为NxCxHxW的特征张量展平为形状为HWxNxC的张量。这个操作是为了方便后续的自注意力计算。
如果你对Transformer模型的细节感兴趣,我推荐你阅读这篇博客:http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/,它详细介绍了Transformer模型的原理和实现细节。