detr和transformer

DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型。它结合了Transformer的自注意力机制和CNN的特征提取能力，通过将输入图像转换为一组特征向量，并使用Transformer进行特征加权，以实现目标检测任务。

与传统的基于区域提议的目标检测方法不同，DETR直接从整个图像中预测目标的位置和类别，避免了繁琐的候选框生成和筛选过程。DETR的整体架构由一个Transformer编码器和一个解码器组成。编码器将图像特征进行编码表示，解码器通过自注意力机制在编码器输出的特征上进行迭代操作，以逐步预测目标的位置和类别。

DETR的关键操作在forward函数中实现，其中对输入特征进行变换操作，将形状为NxCxHxW的特征张量展平为形状为HWxNxC的张量。这个操作是为了方便后续的自注意力计算。

如果你对Transformer模型的细节感兴趣，我推荐你阅读这篇博客：http://jalammar.github.io/illustrated-transformer/，它详细介绍了Transformer模型的原理和实现细节。

相关问题

detr和swin-transformer

DETR是一种端到端的目标检测器，它不需要使用任何手工制作的区域提议或者特征图金字塔。DETR采用了注意力机制来对整个图像进行编码，并将其转换为一组固定大小的对象表示。然后，该算法使用一种基于注意力机制的解码器来预测每个对象的类别和位置。DETR的主要优点是简化了传统目标检测流程，使得训练和推理更加高效和直观。

而Swin Transformer是一种新型的Transformer结构，它通过交错分组卷积和通道随机重排来解决了传统Transformer对于大尺寸输入的计算瓶颈问题。Swin Transformer在图像分类、目标检测等计算机视觉任务上表现出色，并在ImageNet数据集上获得了最佳结果。

transformer和detr

Transformer是一种用于自然语言处理和其他序列处理任务的神经网络架构，它采用自注意力机制来捕捉输入序列中不同位置之间的依赖关系。最近，Transformer架构也广泛应用于计算机视觉任务中，如图像分割和目标检测。

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformer的目标检测器，它能够直接对整个图像进行端到端的目标检测，而不需要使用传统的锚框和区域提取器。DETR通过对输入图像和目标进行编码，以及对编码结果进行解码和分类，来实现目标检测。相比于传统的目标检测器，DETR具有更简单的架构和更高的检测效率。