Transformer在图像目标检测方面的应用

Transformer在图像目标检测方面的应用主要是基于其在自然语言处理中的成功应用，即将输入序列编码为向量表示，并利用这些向量进行分类、回归等任务。在图像目标检测中，将图像划分为一组区域，每个区域都被视为一个序列，并通过Transformer对其进行编码，以获得每个区域的向量表示。这些向量可以用于目标检测中的分类和回归任务，例如检测目标的类别、位置和大小等。

基于Transformer的图像目标检测方法包括DEtection TRansformer（DETR）和Sparse R-CNN等。其中，DETR使用Transformer将整个图像中的所有对象一次性编码为向量，然后进行分类和回归。而Sparse R-CNN则使用Transformer对图像中的特定区域进行编码，以实现目标检测。这些方法在目标检测中取得了不错的成果，证明了Transformer在图像处理中的潜力。