detr 和 swintransformer的优缺点

回答: DETR和Swin Transformer是两种不同的目标检测模型，它们有各自的优点和缺点。

DETR是一种基于transformer的端到端目标检测模型，它使用了encoder-decoder结构和自注意力机制来实现目标检测任务。DETR的优点是可以处理不同数量和尺寸的目标，而不需要使用anchor或者候选框。它可以直接输出目标的类别和边界框，避免了传统目标检测方法中需要进行候选框的生成和筛选的过程。此外，DETR还可以通过注意力机制来捕捉全局信息，对于奇形怪状的目标也能够有效处理。然而，DETR的缺点是在处理高分辨率特征图时，计算和内存复杂性较高，因为注意力权重计算是二次计算。\[3\]

Swin Transformer是一种基于transformer的图像分类模型，它通过分解图像特征图的计算和内存复杂性，提高了处理高分辨率特征图的效率。Swin Transformer的优点是可以处理高分辨率的图像，适用于需要更细粒度的目标检测任务。它通过分层的注意力机制和窗口化的处理方式，减少了计算和内存的需求。然而，Swin Transformer的缺点是相对于DETR而言，它更适用于图像分类任务，对于目标检测任务可能需要额外的调整和改进。

综上所述，DETR适用于端到端的目标检测任务，能够处理不同数量和尺寸的目标，并且能够捕捉全局信息。而Swin Transformer适用于处理高分辨率的图像，适用于需要更细粒度的目标检测任务。选择哪种模型取决于具体的应用场景和需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [搞懂DEtection TRanformer(DETR)](https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/107209584)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [DEFORMABLE DETR详解](https://blog.csdn.net/qq_52053775/article/details/126468394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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