DETR中的前馈网络层结构图
时间: 2024-09-25 18:14:36 浏览: 42
DETR (Detected Transformers) 是一种基于Transformer架构的目标检测模型,它显著地改变了传统的目标检测流程,不再依赖于复杂的区域提议生成步骤。DETR的核心思想是将每个目标视为查询向量,并通过编码器-解码器结构直接预测出目标的位置和类别。
它的前馈网络层主要包括以下几个部分:
1. **输入表示**:首先,图像被送入一个预训练的CNN(如ResNet或ViT),提取特征图。然后,每个位置的特征会被转化为固定大小的嵌入向量,称为“位置编码”。
2. **自注意力层**(Self-Attention Layer):这是Transformer的基础模块,它允许模型学习输入序列中的全局上下文信息。在这个阶段,每个查询向量都会与所有其他位置的特征进行交互,形成注意力权重,用于加权聚合特征。
3. **跨注意力层**(Cross-Attention Layer):如果存在可选的关键字(如目标候选),这一层会引入跨模态的关注机制,使得模型能够同时考虑视觉特征和查询向量。
4. **点wise变换**:经过注意力之后,通过一些线性变换和残差连接,更新查询向量以更好地反映其对应的目标信息。
5. **多头注意力**(Multi-Head Attention):为了捕获不同抽象层次的信息,DETR通常采用多头注意力机制,对输入进行多次独立处理。
6. **Feedforward Network**:这是一系列密集的全连接层,进一步转换和提炼注意力结果。
7. **预测头**:最后,一个或多个预测头会对更新后的查询向量进行分类和回归,分别预测目标的类别和精确边界框坐标。
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