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。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:/Taoyoufeng/detr_1/detr-pytorch-master/predict.py", line 14, in <module> detr = Detection_Transformers() File "D:\Taoyoufeng\detr_1\detr-pytorch-master\detr.py", line 79, in __init__ self.generate() File "D:\Taoyoufeng\detr_1\detr-pytorch-master\detr.py", line 90, in generate self.net = DETR(self.backbone, 'sine', 256, self.num_classes, num_queries=100) AttributeError: 'Detection_Transformers' object has no attribute 'backbone' Process finished with exit code 1

这个错误提示显示在执行 `predict.py` 文件时出错了，具体是因为 `Detection_Transformers` 类没有属性 `backbone`，而在 `generate()` 方法中又使用了这个属性。可能需要查看代码并确保 `backbone` 属性已经被正确定义和初始化。另外，还需要确保 `num_classes` 属性也已经被正确定义和初始化。

detr encoder

DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformers的目标检测框架，使用transformer编码器从输入图像中提取特征，并将其传递给transformer解码器以进行对象检测。

DETR的编码器使用了Transformer的结构，该结构被广泛用于自然语言处理中。它可以把输入图像中的所有位置都看做一个序列，然后对这个序列进行编码，得到一系列的特征向量。这些特征向量可以用于后续的目标检测任务。

与传统的目标检测方法不同，DETR不需要在图像中使用先验框（anchor boxes）或者候选框（proposals）。相反，它通过对编码器和解码器之间引入一种全局背景向量来实现目标检测。在解码器中，该背景向量被用作一个特殊的类别，来表示图像中没有任何物体。