基于Transformer的DETR目标检测模型的缺点

基于Transformer的DETR（Detection Transformer）目标检测模型具有以下一些缺点：

1. 高计算复杂度：Transformer模型通常需要大量的计算资源和时间来进行训练和推理。DETR模型中的多头自注意力机制和位置编码等操作会增加计算复杂度，导致模型训练和推理速度较慢。

2. 对长序列的处理困难：Transformer模型在处理长序列时，由于自注意力机制的全连接性质，会导致计算和内存消耗较大。在DETR模型中，由于需要对图像中的每个位置进行编码，当输入图像较大时，会增加模型的计算和内存需求。

3. 对小目标的检测效果较差：由于Transformer模型中的自注意力机制是基于全局信息的，对于小目标的检测效果可能不如传统的基于区域提议的目标检测方法。DETR模型在处理小目标时可能会出现定位不准确或漏检的情况。

4. 对目标数量变化敏感：DETR模型在训练时采用了集合预测的方式，将目标检测问题转化为一个集合匹配问题。这种方式使得模型对目标数量的变化较为敏感，当目标数量发生变化时，模型可能会出现性能下降的情况。

5. 需要大量的训练数据：DETR模型通常需要大量的标注数据进行训练，以获得较好的检测性能。相比传统的基于区域提议的目标检测方法，DETR模型对训练数据的需求更高。