transformers和DETR

Transformers和DETR（Detection Transformer）是两种不同的深度学习模型。

Transformers是一种基于自注意力机制的神经网络架构，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言建模。后来，它们被应用于计算机视觉任务，如图像分类和目标检测。在图像处理中，Transformers通常使用预训练的模型，如BERT或GPT，然后微调以适应特定的任务。

DETR是一种特殊类型的Transformer模型，专门用于目标检测任务。它使用自注意力机制来同时处理图像中的所有对象，并将它们映射到固定数量的位置。然后，它使用一个Transformer解码器来预测每个位置上的对象的类别和边界框。相比于传统的目标检测方法，DETR不需要使用区域提取网络（如Faster R-CNN）来生成候选区域，因此可以更快地进行推理。