transformer 是什么目标检测

Transformer是一种用于目标检测的模型结构。在传统的目标检测方法中，通常会使用一系列的预定义的操作，例如非极大值抑制（NMS）和anchor生成，来进行目标检测。而基于Transformer的目标检测网络则采用了一种新的方法，它不依赖于这些预定义的操作，从而简化了目标检测的流程。

具体来说，基于Transformer的目标检测网络不使用NMS和anchor生成等先验知识，而是直接将输入特征图作为输入，并通过Transformer模块进行全局建模。这种方法消除了传统目标检测方法中的一些限制，并提供了更强大的基线性能。

在基于Transformer的目标检测网络中，通常会使用一个CNN作为特征提取器，并将其输出的特征图输入到Transformer模块中进行全局建模。这样可以有效地减少内存消耗，并提高目标检测的效率。

总之，基于Transformer的目标检测方法利用了Transformer模块对输入特征图进行全局建模，从而简化了目标检测的流程，并提供了一种强大的基线性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测2.0新范式！DETR：Transformer目标检测的开山之作](https://blog.csdn.net/weixin_43980550/article/details/127135368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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