detr解码器的初始预测框是怎么生成的

detr解码器的初始预测框是通过编码器网络生成的。在detr模型中，编码器网络是一个由卷积层组成的神经网络，它将输入图像映射到一组特征向量。这些特征向量代表图像中不同位置的物体和背景的特征。

在生成初始预测框时，detr模型使用编码器网络生成一组特征向量，然后将这些特征向量传递给解码器网络。解码器网络将这些特征向量与一组预定义的位置向量相结合，以生成初始预测框。

这些预定义的位置向量通常是一组固定的锚点框，这些锚点框代表了不同尺度和长宽比的物体。解码器网络将每个特征向量与这些锚点框相结合，以生成一组初始预测框。这些初始预测框表示模型对图像中存在的物体的初始猜测。随后，模型将根据物体检测任务的损失函数进行优化，以调整这些预测框的位置和大小，以最大限度地提高模型的准确性。