transformer小目标检测

Transformer模型在目标检测中也得到了广泛应用，包括小目标检测。有多个研究工作探索了如何在Transformer模型中改进小目标检测的性能。

引用中的研究"结构重新设计 Rethinking Transformer-based Set Prediction for Object Detection"提出了一种基于Transformer的新型目标检测方法，通过重新设计Transformer模型的结构，以提高小目标检测的准确性和效率。

引用中的研究"You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection"也提出了一种重新思考Transformer模型在视觉任务中应用的方法，并在目标检测任务中进行了验证。该方法通过将特征序列化为一维向量，从而改进了小目标检测的性能。

引用中的研究"End-to-End Object Detection with Adaptive Clustering Transformer"提出了一种自适应聚类Transformer的目标检测方法，该方法通过聚类机制来处理小目标的检测问题，并取得了良好的效果。

综上所述，Transformer模型可以通过结构的重新设计、序列化特征表示或引入自适应聚类等方法来改进小目标检测的性能。