detr是如何生成预测框的

detr生成预测框的过程如下：

1. 首先，detr将输入图像通过卷积神经网络（CNN）提取特征。

2. 然后，在Transformer编码器中将这些特征进行编码，以便模型能够理解物体在图像中的相对位置。

3. 接下来，detr使用Transformer解码器来生成一组初始的预测框。这些预测框是固定大小和位置的，但可以在后续的步骤中进行调整。

4. 接下来，detr使用一个注意力机制来将编码器中的特征与解码器中的预测框进行匹配。这使得模型可以确定每个预测框中包含哪些物体，并将它们对应到特征图中的位置。

5. 接下来，detr使用一种称为“匈牙利算法”的技术来将每个预测框与其对应的物体进行匹配。这确保了每个预测框只与一个物体相匹配。

6. 最后，detr使用一种称为“非极大值抑制”的技术来消除重叠的预测框，并仅保留具有最高置信度的预测框。这些预测框最终作为检测结果输出。