介绍基于Transformer的目标检测算法

Transformer 是一种自注意力机制的神经网络架构，能够处理序列数据并进行高效的翻译和文本分类等任务。在目标检测领域，也有一些基于 Transformer 的算法被提出。

其中，最有名的可能是 DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）。DETR 采用了 Transformer 来代替传统的卷积神经网络，能够直接从图像中预测目标的位置和类别。DETR 在目标检测效率方面有很大的提升，并且它的模型参数较少，易于训练。

另一个基于 Transformer 的目标检测算法是 TensorMask（TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation）。TensorMask 也采用了 Transformer 架构，同时引入了多任务学习的思想，同时预测目标的位置和分割掩码。TensorMask 在目标分割的准确度方面有很好的表现。

还有一些其他的基于 Transformer 的目标检测算法，例如 Deformable DETR（Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection）和 DetectoRS（DetectoRS: Towards End-to-End Object Detection with Transformers）等。这些算法也都在提升目标检测效率和准确度方面取得了一定的进展。