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。