基于transformer的目标检测算法有那些

目前，基于Transformer的目标检测算法主要有以下几种：

1. DETR：是一种端到端的目标检测算法，采用Transformer编码器和解码器来预测图像中的目标位置和类别，具有高度的准确性和可扩展性。

2. Sparse R-CNN：是一种基于稀疏注意力机制的目标检测算法，它将图像分割为一组小区域，然后使用Transformer模型来提取每个区域的特征，从而实现目标检测。

3. SOLOv2：是一种基于Transformer的单阶段实例分割算法，它使用Transformer模型来提取图像中每个像素的特征，并通过聚类来检测实例。

4. TSP：是一种基于Transformer的目标检测算法，它使用Transformer模型来提取图像中的特征，然后通过一个额外的网络来预测目标位置和类别。

这些算法都是基于Transformer模型进行目标检测的，它们在处理大规模图像数据集时表现出色，并且在准确性和可扩展性方面都具有优势。