Align-DETR

Align-DETR是一种基于Transformer架构的检测模型，它是在 DETR (Detected Transformers) 的基础上发展而来的。DETR是一个端到端的对象检测模型，它不需要复杂的区域提议生成步骤，而是直接预测每个物体的位置和类别。Align-DETR改进了DETR的一个关键点——注意力机制。

传统的DETR使用的是全自注意力机制，这可能导致模型对长距离依赖处理不佳，特别是在图像中物体位置密集的情况下。Align-DETR引入了一种叫做“Swin Transformer”的局部注意力模块，将图像划分为固定大小的窗口，并只在相邻窗口之间计算注意力，这有助于减少计算量并提高定位精度。这种设计被称为“局部关联”（Local Attention），使得模型能够更精确地聚焦于目标区域。

简而言之，Align-DETR通过结合Swin Transformer的优势，提升了对象检测任务中的性能，尤其是在面对复杂场景时，如密集物体和小目标识别。