diffusiondet中的encoder和decoder

在DiffusionDet中，Encoder和Decoder是指神经网络中的两个模块，用于实现对象检测任务。Encoder负责将输入图像编码成一系列特征图，这些特征图中包含了不同尺度、不同语义的信息。通常，Encoder采用卷积神经网络（CNN）的结构，可以是一些经典的CNN模型，如ResNet、VGG等。Decoder则负责将Encoder输出的特征图解码成对象检测结果，包括物体类别、位置、分数等信息。Decoder通常采用RPN（Region Proposal Network）和RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）等结构，用于生成对象检测的候选框，并进行分类和位置回归等操作。在DiffusionDet中，Encoder和Decoder是通过Diffusion Attention机制进行交互，从而产生更加准确和鲁棒的对象检测结果。