目标检测和transformer的结合

Transformer 是一种强大的自然语言处理模型，近年来也被应用到计算机视觉领域中的目标检测任务中。将 Transformer 应用于目标检测任务中的主要思路是，将图像中的目标检测问题抽象为一个序列到序列的问题，然后使用 Transformer 模型来解决。

具体来说，目标检测中常用的一种 Transformer 模型是 DETR（DEtection TRansformer），它是一个端到端的目标检测模型，可以同时预测图像中的所有目标的类别和位置。DETR 将目标检测问题转化为一个序列到序列的问题，将图像中的每个位置都看作是一个特殊的对象，并在其中插入目标对象，形成一个序列。然后使用 Transformer 模型来对这个序列进行编码和解码，最终得到目标的类别和位置信息。

与传统的目标检测方法相比，DETR 可以避免使用手动设计的锚框或者候选框，从而减少了训练和推断的复杂度，同时还可以处理多目标检测和遮挡等复杂情况。由于其高效的性能和端到端的训练方式，DETR 目前已经成为了目标检测领域的一个重要研究方向。