transformer目标检测提取图像特征的方式

在 Transformer 目标检测中，提取图像特征的方式通常是使用卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN)。CNN 可以对输入的图像进行卷积、池化等操作，从而提取出图像中的特征信息。在目标检测任务中，通常使用一些预训练的 CNN 模型，例如 VGG、ResNet、Inception 等，从而获得更好的性能。

另外，还有一种常用的图像特征提取器是 Region Proposal Network (RPN)，它是 Faster R-CNN 目标检测模型中的一部分。RPN 可以检测出图像中的候选目标区域，并将这些区域作为图像特征提取器的输入。这种方法可以进一步提高目标检测的准确率。