基于transformer的边缘检测

EDTER是一种基于Transformer的边缘检测方法。它通过利用Transformer在建模长距离上下文信息方面的优势，提取清晰的物体边界和有意义的边缘。EDTER的边缘检测过程分为两个阶段。在第一阶段，使用全局Transformer编码器捕获粗粒度图像补丁上的远距离全局上下文。在第二阶段，使用局部Transformer编码器在细粒度补丁上工作，以挖掘近距离的局部线索。每个Transformer编码器后面都有一个双向多级聚合解码器，用于提高分辨率。最后，通过特征融合模块将全局上下文和局部线索结合起来，并输入决策头进行边缘预测。

相关问题

transformer边缘检测

Transformer边缘检测是指使用Transformer模型来进行图像边缘检测的任务。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最初用于自然语言处理领域，但近年来也被应用于计算机视觉任务。

在传统的边缘检测方法中，常用的算法包括Canny边缘检测、Sobel算子等。而使用Transformer进行边缘检测的方法则是将图像分割为像素级别的小块，然后将这些小块作为输入序列传递给Transformer模型进行处理。

在这种方法中，每个像素都被视为一个序列元素，并且通过自注意力机制来学习像素之间的关系。Transformer模型可以捕捉到图像中不同位置之间的依赖关系，从而有效地进行边缘检测。

需要注意的是，由于Transformer模型是为序列数据设计的，对于图像数据的处理需要进行一些修改。常见的做法是将图像像素值作为输入序列的一部分，并使用卷积层进行特征提取，然后再将提取得到的特征输入到Transformer模型中进行处理。

总结起来，Transformer边缘检测是一种利用Transformer模型进行图像边缘检测的方法，它可以通过学习像素之间的关系来有效地进行边缘检测任务。

Transformer 目标检测

Transformer 目标检测是一种基于 Transformer 模型的目标检测方法，它在图像中检测和定位不同类别的目标。通常，传统的目标检测方法使用卷积神经网络 (CNN) 来提取图像特征，然后使用一些其他的技术来进行目标检测。而 Transformer 目标检测方法则直接使用 Transformer 模型来处理整个图像，无需使用卷积操作。

在 Transformer 目标检测中，输入图像被分割成一系列的小块，每个小块都作为 Transformer 模型的输入。通过自注意力机制，模型可以学习不同区域之间的依赖关系和上下文信息。然后，经过一系列的编码层之后，模型可以预测每个小块中是否存在目标以及目标的类别和位置。

相比传统的目标检测方法，Transformer 目标检测具有一些优势。首先，Transformer 模型能够全局地处理图像信息，可以捕捉到更长距离的上下文信息。其次，由于没有卷积操作，Transformer 模型可以并行计算，提高了计算效率。此外，Transformer 模型可以通过自注意力机制选择性地关注图像中的重要区域，从而提高了目标检测的准确性。

然而，由于 Transformer 模型在处理图像时需要将图像分割成小块，因此可能会导致目标边缘的信息丢失。为了解决这个问题，一些改进的 Transformer 目标检测方法使用了额外的技术，如跨小块连接或者融合多尺度的特征。这些方法可以提高模型对目标边缘信息的感知能力，进一步提升目标检测的性能。