yolo与transformer模型结合

引用中提到，Transformer被用作DETR模型的主干(backbone)，突出了Transformer的特性和优势。引用中提到了一种利用Vision Transformer主干的方法，通过Transformer层的输出执行对象检测，并创建特征图来作为检测模型的输入。 这种结合了Transformer和目标检测的方法被称为ViT-FRCNN，它展示了基于Transformer模型的许多理想特性并取得了强大的性能。

另一方面，引用提到了YOLO和SSD这两种属于One-stage类型的目标检测算法。它们的主要思路是在输入图像上进行均匀的密集抽样，然后利用CNN提取特征并直接进行分类和回归，整个过程只需要一步，所以速度比较快。但这种均匀密集采样的方法也存在一些缺点，比如正负样本极度不均衡导致模型准确度较低。

综上所述，可以将YOLO和Transformer模型结合起来，利用YOLO的快速检测能力和Transformer的特性和优势来提高目标检测的性能。这种结合可能会在速度和准确度之间取得平衡，并克服均匀密集采样的困难。具体的结合方法可以根据实际需求和具体场景进行设计和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [人形检测部分（二）：YOLO系、RCNN系、SSD系、EfficicnetDet系、Transformer系目标检测模型对比](https://blog.csdn.net/qq_37662375/article/details/120040859)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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