基于transformer的多尺度目标检测

基于transformer的多尺度目标检测是指利用transformer模型来对不同尺度的目标进行检测，能够在保证检测准确率的情况下提高检测速度。其主要思路是利用transformer的注意力机制来对目标进行建模，同时引入FPN多尺度特征融合机制，增加模型的感受野，提高检测准确率。

具体来说，该方法首先将图像输入带有transformer的Backbone网络中提取特征，然后利用FPN融合多尺度特征，再输入transformer-based Head网络中进行目标检测。该方法相对于传统的基于CNN的目标检测方法，具有更强的上下文感知能力和更高的检测效率。