写一段transformer在目标检测中的应用的背景

目标检测是计算机视觉领域的重要问题之一，它的目的是在给定的图像中定位和识别特定类型的物体。Transformer模型是一种近年来被广泛应用于自然语言处理、图像处理等领域的神经网络模型。由于Transformer模型强大的编码与解码能力，在目标检测任务中也被广泛尝试和应用。Transformer模型通过对输入特征图的编码和特征信息的提取，能够有效地提高目标检测的精度和效率，并且能够适应各种物体大小和类型的检测任务。在目标检测中使用Transformer模型，可以让计算机能够更加准确和快速地识别和定位特定物体，从而达到更好的视觉体验和智能化应用。