基于Transformer的端到端目标检测模型

基于Transformer的端到端目标检测模型主要有以下几种：

1. DETR (DEtection TRansformer): DETR是一种经典的基于Transformer的端到端目标检测模型。它通过将目标检测问题转化为一个集合预测问题，并使用Transformer进行编码和解码，消除了传统目标检测方法中的锚框、非极大值抑制等复杂组件。DETR在性能和速度方面取得了很好的平衡。

2. Deformable DETR: Deformable DETR是对DETR模型的改进版本，引入了可变形卷积（deformable convolution）来更好地处理目标的形变和姿态变化。这样可以提高模型在复杂场景中的检测性能。

3. SOLO (Segmenting Objects by Locations): SOLO是一种基于Transformer的目标检测模型，它采用了分割-聚类思想，将目标检测与实例分割结合起来。SOLO通过Transformer编码器提取特征，并在解码器中进行像素级别的分割。

4. Sparse R-CNN: Sparse R-CNN是一种基于Transformer的稀疏目标检测模型。它通过在图像中选择性地采样一小部分特征点，减少计算量和内存消耗，同时保持检测性能。Transformer被用于对这些稀疏特征点进行编码和解码。

需要注意的是，基于Transformer的端到端目标检测模型相对于传统目标检测方法仍处于探索和发展阶段。这些模型在特定场景或数据集上取得了一定的性能，但在一般情况下可能仍未超越传统方法。因此，在实际应用中，还是建议使用经典的目标检测算法如Faster R-CNN、YOLO等。