当前使用transformer的目标检测模型有哪些

目前使用Transformer的目标检测模型有很多，以下是其中一些：

1. DETR（DEtection TRansformer）：是Facebook AI Research团队提出的一种基于Transformer的端到端目标检测模型，可以直接从输入图像中输出目标的类别和位置。

2. Deformable DETR（Deformable DEtection TRansformer）：是一个改进版本的DETR，引入了可变形卷积网络，可以更好地处理目标形状变化和遮挡问题。

3. Sparse R-CNN：是一个基于Transformer的稀疏目标检测模型，通过引入稀疏注意力机制和蒸馏技术，可以在保持检测精度的同时大大减少模型参数量。

4. Scaled-YOLOv4：是一个使用Transformer作为特征提取器的目标检测模型，可以在保持高精度的同时实现高效的推理速度。

还有其他一些基于Transformer的目标检测模型，每个模型都有其特点和适用场景，可以根据具体需求选择合适的模型。

相关问题

swin-transformer目标检测

b'swin-transformer目标检测' 是一种基于半窗口机制的注意力机制，用于执行目标检测任务的深度神经网络模型。它能够在不使用大型计算机资源的情况下实现高精度的目标检测，是当前最先进的目标检测算法之一。

目标检测DETR模型优势

DE（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer的目标检测模型，与传统的基于区域提取的目标检测模型（如Faster R-CNN、YOLO等）不同，DETR直接对整个图像进行编码和解码，无需使用先前定义的锚框。

DETR模型的优势主要有以下几点：

1. 精度高：DETR模型在COCO数据集上取得了与当前最先进的目标检测模型相当的精度，而且在小目标检测方面，DETR模型表现更好。

2. 简洁高效：DETR模型不需要使用先前定义的锚框，使模型结构更简洁，且训练和推理速度更快。

3. 可解释性强：DETR模型可以输出每个检测框的置信度和位置，使得模型的输出更可解释。

4. 适应性强：DETR模型可以处理任意数量的目标，不需要对目标数量进行限制。

5. 可迁移性强：DETR模型的Transformer结构广泛应用于自然语言处理等领域，因此DETR模型的结构和学习方法可以更好地迁移到其他领域。