transformer 用于目标检测

DETR（Detection Transformer）是一种用于目标检测和全景分割的视觉版本的Transformer架构。与传统的目标检测系统相比，DETR的架构经过了根本性的改变，成功地将Transformer整合为目标检测框架的核心构建块之一。DETR在性能上可以媲美当前的最先进方法，但它的架构更加简化。DETR的一个改进是针对原始Transformer在目标检测中的不适用性进行了优化，特别是在解码部分。

在传统的目标检测方法中，存在一些问题，如需要在网络中使用大量的设计元素（如锚点框）和非最大抑制来处理目标检测任务。而DETR通过将目标检测转化为一个端到端的问题，不再依赖于设计元素和手动的阈值调整。它通过将目标检测视为一个集合预测问题，并使用Transformer编码器和解码器来实现这个任务。

DETR的解码部分通过将预测的边界框和对象的位置进行配对来生成最终的目标检测结果。这种解码方式与传统的基于回归的方法不同，它使用了注意力机制来对目标进行排序和配对。这种基于Transformer的解码方式使得DETR能够有效地处理目标检测任务，并且具有较高的准确性和效率。