detr算法怎么进行多尺度特征融合

DETR算法中的多尺度特征融合是通过在编码器的不同层级中提取不同尺度的特征来实现的。具体来说，DETR算法使用了一个多层的卷积神经网络作为编码器，每个卷积层都会对输入的特征图进行不同程度的下采样，从而得到不同尺度的特征图。这些特征图会被送入一个叫做Transformer的模块进行特征融合和物体检测。

在Transformer模块中，DETR算法使用了自注意力机制来对不同尺度的特征进行融合。具体来说，每个特征图都会被分别送入Transformer模块中，然后通过自注意力机制对不同位置的特征进行加权融合，从而得到一个全局的特征表示。这个全局的特征表示会被送入一个全连接层进行分类和回归，得到最终的检测结果。

因此，DETR算法通过在编码器的不同层级中提取不同尺度的特征，并使用自注意力机制进行特征融合，实现了多尺度特征融合的效果。