经典transformer小型目标检测github项目

经典的Transformer模型是一种用于自然语言处理的深度学习模型，而小型目标检测则是一种计算机视觉领域的任务，两者之间并没有直接的关联。目前，Github 上有很多优秀的小型目标检测的项目，其中应用了经典的Transformer模型进行检测和识别。

这些项目通常使用了经典的Transformer模型作为特征提取器，并在其基础上进行目标检测任务的训练和推理。在这些项目中，通常会将输入的图像数据通过Transformers的编码器网络，得到高维的特征表示。然后，再通过一些后续的网络层，如多层感知机（MLP）或卷积神经网络（CNN），对特征进行预测和分类。

这些小型目标检测项目通常会开源在Github上，并提供了详细的文档和示例代码。使用这些项目，我们可以学习到如何使用Transformer模型进行目标检测任务，并根据自己的需求进行修改和扩展。另外，这些项目还往往提供了训练好的模型权重，用户可以直接使用这些权重进行目标检测的应用。

总的来说，Github上的小型目标检测项目使用了经典的Transformer模型作为特征提取器，并通过一些后续的网络层进行目标检测的任务。这些项目提供了学习、使用和扩展的机会，对于研究人员和开发者来说是非常有价值的资源。