Transformer小目标检测

根据引用，基于Transformer的检测算法在小目标检测方面表现不佳。这可能是由于以下两个因素造成的：
1. 为了满足实时推理的需求，Transformer检测算法仅使用相对于原始点云的一小组点构成的点云特征。这导致大量的下采样，从而丢失了许多几何细节，对小物体的检测影响很大。
2. 常规的Transformer在整个网络中只能提取全局特征，不支持显式的局部特征学习。这也限制了它们在小物体上的性能。

为了解决这些问题，引用中提出了一种基于模块化分层设计的两种新型注意力机制。这些注意力机制能够解决在简易Transformer上学习特征的不同尺度和局部化特征的困难。这种改进的设计能够提高Transformer在不同大小的物体上的性能，尤其是在小物体上的检测精度。

综上所述，基于Transformer的检测算法对于小目标检测存在一定的挑战，但通过改进注意力机制和模块化分层设计，可以提升其性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [即插即用系列 | Hierarchical Attention: 轻松助力点云Transformer解决小目标和局部特征问题](https://blog.csdn.net/CVHub/article/details/129097293)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [使用Transformer来做物体检测](https://blog.csdn.net/u011984148/article/details/115911823)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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