cfnet a plug and play backbone for object detection

CFNet是一个插拔式的目标检测的主干网络，它能够有效地处理目标检测任务。目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它涉及到从图像或视频中识别和定位不同物体的能力。

CFNet的设计理念是将主干网络设计成一个可插拔的组件，使得研究者和开发者可以根据自己的需求和具体任务进行定制。这种设计的好处是，它不仅能够提供高效的目标检测性能，而且可以灵活地适应各种不同的应用场景。例如，当需要进行实时的目标检测时，可以使用轻量级的CFNet进行快速推理；当需要进行高精度的目标检测时，可以选择更加复杂的CFNet进行训练和推理。

CFNet采用了一种特殊的架构来实现目标检测。它结合了多尺度特征图的信息，并使用了一种称为Anchor的机制来生成候选框。然后，它通过分类和回归分支来对候选框进行检测和定位。这种设计可以有效地提高目标检测的准确性和效率。

CFNet还具有良好的可扩展性和泛化能力。它可以在不同的数据集上进行训练，并且可以通过微调等方法进一步提高性能。此外，CFNet还支持一些常见的目标检测任务，如目标跟踪和实例分割。

综上所述，CFNet是一个插拔式的目标检测主干网络，它通过灵活的设计和架构来实现高效准确的目标检测任务。它在计算机视觉领域具有广泛的应用前景，可以用于各种不同的目标检测任务。

相关问题

改写这段文字This paper investigates a phenomenon where query- based object detectors mispredict at the last decoding stage while predicting correctly at an intermediate stage. We review the training process and attribute the overlooked phenomenon to two limitations: lack of training emphasis and cascading errors from decoding sequence. We design and present Selective Query Recollection (SQR), a simple and effective training strategy for query-based object detec- tors. It cumulatively collects intermediate queries as decod- ing stages go deeper and selectively forwards the queries to the downstream stages aside from the sequential struc- ture. Such-wise, SQR places training emphasis on later stages and allows later stages to work with intermediate queries from earlier stages directly. SQR can be easily plugged into various query-based object detectors and sig- nificantly enhances their performance while leaving the in- ference pipeline unchanged. As a result, we apply SQR on Adamixer, DAB-DETR, and Deformable-DETR across various settings (backbone, number of queries, schedule) and consistently brings 1.4 ∼ 2.8 AP improvement.

本文研究了一种现象，即在预测中间阶段正确的情况下，在最后的解码阶段出现查询基础目标检测器误判的情况。我们回顾了训练过程，并将被忽视的现象归因于两个限制：缺乏训练重点和解码序列中的级联错误。我们设计并提出了选择性查询回收（SQR），这是一种简单而有效的查询基础目标检测器训练策略。随着解码阶段的加深，它累积收集中间查询，并选择性地将查询转发到下游阶段，除了顺序结构之外。因此，SQR将训练重点放在后期阶段，并允许后期阶段直接使用早期阶段的中间查询。SQR可以轻松地插入各种查询基础目标检测器，并显着提高它们的性能，同时保持推理管道不变。因此，我们在各种设置（骨干网络，查询数量，时间表）上将SQR应用于Adamixer，DAB-DETR和Deformable-DETR，并始终带来1.4〜2.8 AP的改进。

AttributeError: 'Detection_Transformers' object has no attribute 'backbone'

这个错误通常是因为在调用 `backbone` 属性时，`Detection_Transformers` 类中没有定义该属性。

你可以先检查一下代码中是否有拼写错误或者其他语法错误。如果没有，那么可能是因为你没有正确地初始化 `Detection_Transformers` 类，或者没有正确地加载模型权重。

如果你能提供更多的代码或者上下文信息，我可以帮你更好地诊断问题。