基于transformer的目标检测模型

基于Transformer的目标检测模型有很多种，其中一种比较典型的是DETR（Detection Transformer）。DETR是一种端到端的目标检测模型，它将目标检测任务转化为一个无序集合的目标框和对应的类别预测之间的匹配问题。DETR使用Transformer编码器来对输入图像进行特征提取，并使用Transformer解码器来生成目标框和类别预测。

相比传统的基于区域提议的目标检测方法，DETR的设计思想非常独特。它不需要使用手工设计的锚框或者候选框，也不需要进行区域提议或者非极大值抑制等操作。DETR直接从全局上对目标进行建模和预测，因此具有更好的抗遮挡和尺度变化的能力。

DETR的网络结构包括一个编码器和一个解码器。编码器使用多层自注意力机制（self-attention）来对输入图像进行特征编码，并且利用位置编码来保留位置信息。解码器也使用自注意力机制来对编码器输出的特征进行解码，并且通过一个线性层来生成目标框和类别预测。

DETR的训练使用了一个Hungarian匈牙利算法来解决目标框和类别预测之间的匹配问题，同时还使用了一个损失函数来衡量目标框和类别预测的准确性。在训练过程中，DETR可以通过端到端的方式进行优化，从而实现目标检测任务。

总的来说，基于Transformer的目标检测模型DETR在目标检测领域取得了很好的效果，它不仅能够实现准确的目标检测，还具备了简洁的网络结构和高效的训练方式。