Anchor DETR

Anchor DETR是一个用于目标检测和实例分割的算法。它基于在图像中为每个目标定义一组预定义的锚点（anchors）的概念。与传统的基于锚框（anchor boxes）的方法不同，Anchor DETR通过学习一组特定的锚点，将目标检测任务转化为一个集合预测问题。具体来说，Anchor DETR包括两个主要组件：Transformer编码器和Transformer解码器。编码器用于提取图像特征，而解码器则负责生成目标的位置和类别预测。

相关问题

Anchor DETR训练自己的数据集

DETR（Detection with TRansformers）是一种基于transformer的端到端目标检测方法，与传统的目标检测方法不同，它不需要使用anchor。Anchor是一种预定义的边界框，用于目标检测中的候选区域生成。而DETR通过将目标检测任务转化为一个集合问题，直接将输入图像的像素映射到目标和背景的集合上进行检测。

关于如何训练自己的数据集的问题，你可以参考引用中提到的《DETR(Detection with TRansformers)训练自己的数据集-实践笔记&问题总结》这篇文章，在其中可以找到训练自己数据集的具体步骤和问题总结。

首先，你需要准备好自己的数据集。你可以下载已经制作好的NWPUVHR数据集，该数据集包含了十种类别的目标。然后，你需要配置相应的环境，生成.pth文件，并进行参数修改。最后，你可以进行训练，评估和预测。

在训练过程中可能会遇到一些bug，比如KeyError: 'area'错误。对于这些bug，你可以在引用中找到对应的解决方法。

总之，使用DETR训练自己的数据集需要进行数据准备、环境配置、参数修改、训练、评估和预测等步骤。你可以参考引用中的实践笔记文章来进行具体操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

detr encoder

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformers的目标检测框架，使用transformer编码器从输入图像中提取特征，并将其传递给transformer解码器以进行对象检测。

DETR的编码器使用了Transformer的结构，该结构被广泛用于自然语言处理中。它可以把输入图像中的所有位置都看做一个序列，然后对这个序列进行编码，得到一系列的特征向量。这些特征向量可以用于后续的目标检测任务。

与传统的目标检测方法不同，DETR不需要在图像中使用先验框（anchor boxes）或者候选框（proposals）。相反，它通过对编码器和解码器之间引入一种全局背景向量来实现目标检测。在解码器中，该背景向量被用作一个特殊的类别，来表示图像中没有任何物体。