detr是如何进行预测的

detr 是一种基于 Transformer 的目标检测模型，它采用了端到端的方式对图像中的目标进行检测。其预测过程主要分为以下几个步骤：

1. 图像编码：将输入的图像通过一个卷积神经网络（CNN）进行特征提取和编码，得到一组特征向量。

2. 对象查询：利用一个 Transformer 编码器对图像特征进行编码，并生成一组对象查询向量。

3. 对象检测：将对象查询向量与图像特征向量进行匹配，并预测图像中每个对象的边界框和类别。

4. 非极大值抑制（NMS）：对于每个类别，使用 NMS 算法对所有预测的边界框进行筛选和排序，选出最终的目标框。

整个预测过程是端到端的，没有使用传统的目标检测方法中的手工特征提取和目标建议生成等步骤。这使得 detr 具有更高的灵活性和可扩展性，能够应对不同数据集和任务的需求。