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。

相关问题

deformable detr的encoder层输出的是什么？

Deformable DETR的Encoder层输出是由一系列的Encoder Layer组成的，每个Encoder Layer的输出是一个N x D的矩阵，其中N是输入序列的长度，D是每个位置的特征向量的维度。这些特征向量可以被视为对输入序列的编码表示，对于目标检测任务来说，这些编码表示可以被用作全局上下文信息的表示，以便更好地理解和定位目标物体。值得注意的是，Deformable DETR的Encoder层输出与传统的Transformer Encoder输出类似，但是引入了可变形卷积来更好地建模目标物体的形状变化。

deformable detr的encoder输出是多尺度的特征吗

是的，Deformable DETR模型的encoder输出是多尺度的特征。具体来说，Deformable DETR使用了一个名为FPN（Feature Pyramid Network）的架构，它可以在不同的尺度上生成特征图。这些特征图包含了不同尺度下的物体信息，因此可以更好地处理不同大小的物体。在Deformable DETR中，encoder的输出包括四个不同尺度的特征图，分别对应于不同的物体大小。这些特征图可以被用于后续的对象检测和分割任务。