transformer和detr

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。

基于Transformer的图像目标检测DEtection TRansformer（DETR）方法的原理

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformer的端到端目标检测方法，它可以将目标检测问题转化为一个无序的集合到有序集合的问题。具体来说，DETR的主要思路是将目标检测问题转化为一个基于集合的问题，即将图像中的所有对象视为一个集合，然后通过一次前向传递来直接预测所有对象的类别和位置。以下是DETR的主要原理：

1. Transformer编码器：DETR通过一个Transformer编码器将图像特征进行编码。这个编码器通常使用预训练的ResNet模型来提取图像特征，并将其通过Transformer编码器进行编码，得到一个包含全局信息的特征向量。

2. 对象查询：DETR接着通过一个对象查询，将图像中的所有对象表示为一个集合。在对象查询中，DETR通过一个可学习的对象嵌入层，将每个对象表示为一个向量，并将所有对象的向量组合成一个矩阵。

3. Transformer解码器：接下来，DETR使用一个Transformer解码器来对对象进行排序，同时将每个对象的类别和位置进行预测。在解码器中，DETR通过对对象矩阵进行多层自注意力和多头注意力，来学习对象之间的交互和关系，并对每个对象进行分类和回归预测。

4. 匈牙利匹配算法：最后，DETR使用匈牙利匹配算法来将预测的对象与真实的对象进行匹配，以计算损失并进行反向传播。

总的来说，DETR的主要思路是将目标检测问题转化为一个基于集合的问题，并使用Transformer进行端到端的学习和预测。这种方法具有高效、简单和可扩展的优点，在多个目标检测任务中都取得了很好的表现。