为什么DETR的Decoder部分需要传进去query
时间: 2024-04-20 22:24:24 浏览: 25
DETR(Detection Transformer)是一个基于Transformer的目标检测模型。在DETR中,Encoder部分将输入图像编码为一系列特征向量,而Decoder部分则将这些特征向量转化为目标检测的结果。
在传统的目标检测模型中,通常使用RPN(Region Proposal Network)来生成一系列候选框,然后利用分类和回归模型对这些候选框进行分类和边界框调整。而在DETR中,通过将目标检测任务转化为一个序列到序列(sequence-to-sequence)的问题,避免了使用候选框的过程。
在Decoder部分,每个特征向量代表一个目标的特征,在生成目标的位置和类别时,需要利用这些特征向量与查询(query)进行交互。查询可以被看作是一个用于指导生成过程的向量,它提供了关于目标位置和类别的信息。通过将查询传递给Decoder部分,模型可以根据查询与特征向量之间的交互来生成目标的位置和类别信息。
因此,在DETR中,传递查询给Decoder部分是为了引导目标的生成过程,使得模型可以根据查询与特征向量之间的交互来确定目标的位置和类别。
相关问题
DETR模型中的object query是什么
在DETR(Detection Transformer)模型中,"object query"是指用于检测目标的查询向量。这些查询向量是模型在推理阶段生成的,它们的数量是固定的,并且与目标的最大数量相对应。
每个"object query"向量表示模型对图像中可能存在的目标进行检测的一个假设。通过将这些查询向量与特征图进行注意力计算,模型可以预测目标的类别和边界框。
查询向量通常是通过在模型中的嵌入层进行初始化得到的。在推理阶段,模型可以通过对这些向量进行解码,获得目标的类别和边界框预测结果。然后,通过对这些预测结果进行后处理,可以得到最终的检测结果。
"object query"在DETR模型中起到了指导模型关注目标的作用,它们帮助模型在特征图中定位和分类目标。
detr中decoder的输出
DETR(Detection Transformer)模型的decoder部分是由多个Transformer解码器组成的。每个解码器都会输出一个注意力权重矩阵,该矩阵用于计算每个对象在编码器输出特征图中的位置和大小。同时,每个解码器还会输出一个包含对象分类和位置信息的张量,用于最终的目标检测结果。
具体来说,每个解码器会将编码器输出的特征图进行解码,并在该特征图上执行多头自注意力操作。该操作会计算注意力权重矩阵,该矩阵表示每个对象在特征图上的位置和大小。然后,解码器会根据该注意力权重矩阵,从特征图中提取每个对象的特征表示,并将其传递给最终的目标检测输出层。
因此,DETR模型的decoder输出包括注意力权重矩阵和目标检测结果张量。
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