detr中decoder的输出

DETR（Detection Transformer）模型的decoder部分是由多个Transformer解码器组成的。每个解码器都会输出一个注意力权重矩阵，该矩阵用于计算每个对象在编码器输出特征图中的位置和大小。同时，每个解码器还会输出一个包含对象分类和位置信息的张量，用于最终的目标检测结果。

具体来说，每个解码器会将编码器输出的特征图进行解码，并在该特征图上执行多头自注意力操作。该操作会计算注意力权重矩阵，该矩阵表示每个对象在特征图上的位置和大小。然后，解码器会根据该注意力权重矩阵，从特征图中提取每个对象的特征表示，并将其传递给最终的目标检测输出层。

因此，DETR模型的decoder输出包括注意力权重矩阵和目标检测结果张量。

相关问题

为什么DETR的Decoder部分需要传进去query

DETR（Detection Transformer）是一个基于Transformer的目标检测模型。在DETR中，Encoder部分将输入图像编码为一系列特征向量，而Decoder部分则将这些特征向量转化为目标检测的结果。

在传统的目标检测模型中，通常使用RPN（Region Proposal Network）来生成一系列候选框，然后利用分类和回归模型对这些候选框进行分类和边界框调整。而在DETR中，通过将目标检测任务转化为一个序列到序列（sequence-to-sequence）的问题，避免了使用候选框的过程。

在Decoder部分，每个特征向量代表一个目标的特征，在生成目标的位置和类别时，需要利用这些特征向量与查询（query）进行交互。查询可以被看作是一个用于指导生成过程的向量，它提供了关于目标位置和类别的信息。通过将查询传递给Decoder部分，模型可以根据查询与特征向量之间的交互来生成目标的位置和类别信息。

因此，在DETR中，传递查询给Decoder部分是为了引导目标的生成过程，使得模型可以根据查询与特征向量之间的交互来确定目标的位置和类别。

请详细解释DETR的decoder过程，必要可以给出代码或者图片来解释

DETR（对抗性变换检测）的解码器过程是一种在计算机视觉任务中用于检测物体的技术。它使用一个可以并行计算的非常深的神经网络，能够更快地检测出图像中的多个物体。解码器是一个编码器-解码器网络，它接收输入图像，然后编码它，以提取该图像的特征，然后给出检测结果。解码器的代码如下：class DETRDecoder(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, num_queries):
super().__init__()
self.num_queries = num_queries
self.cls_embed = nn.Linear(num_classes, num_queries)
self.bbox_embed = nn.Linear(4, num_queries)
self.query_embed = nn.Linear(256, num_queries)
self.cls_logits = nn.Linear(num_queries, num_classes)
self.bbox_delta = nn.Linear(num_queries, 4)

def forward(self, features):
# query embedding
query = self.query_embed(features) # (B, num_queries, 256)
query = query.mean(dim=1) # (B, num_queries)
# class embedding
cls_embed = self.cls_embed.weight # (num_classes, num_queries)
cls_logits = torch.einsum('bq,cq->bc', [query, cls_embed]) # (B, num_classes)
# bbox embedding
bbox_embed = self.bbox_embed.weight # (4, num_queries)
bbox_delta = torch.einsum('bq,ab->ba', [query, bbox_embed]) # (B, 4)
return {'cls_logits': cls_logits, 'bbox_delta': bbox_delta}