deformable detr的输入是什么

Deformable DETR是一个基于Transformer的目标检测模型，其输入包括两部分：图像和目标位置信息。具体来说，输入图像是一个三维张量，包含了图像的高度、宽度和通道数（例如RGB通道）。而目标位置信息则由一个二维张量表示，每一行包含一个目标的位置信息，通常包括目标的类别、中心坐标、宽度和高度等信息。这些位置信息在训练时可以由标注数据提供，而在测试时则需要由目标检测算法自行预测。

相关问题

deformable detr的encoder层输出的是什么？

Deformable DETR的Encoder层输出是由一系列的Encoder Layer组成的，每个Encoder Layer的输出是一个N x D的矩阵，其中N是输入序列的长度，D是每个位置的特征向量的维度。这些特征向量可以被视为对输入序列的编码表示，对于目标检测任务来说，这些编码表示可以被用作全局上下文信息的表示，以便更好地理解和定位目标物体。值得注意的是，Deformable DETR的Encoder层输出与传统的Transformer Encoder输出类似，但是引入了可变形卷积来更好地建模目标物体的形状变化。

Deformable Attention

Deformable Attention（可变形注意力）是一种处理输入数据条件下的空间位置的灵活机制。它最早在商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中被提出，并在后续的《Vision Transformer with Deformable Attention》中应用于通用视觉Transformer骨干网络DAT（Deformable Attention Transformer）。这一机制的效果在多个数据集上优于swin transformer。Deformable Attention通过为CNN骨干网顶部的每个查询选择少量键来提高DETR的收敛性。它还提供了一种简单而强大的设计，可以学习一组全局键，这些键在各种视觉任务中可以被共享，从而成为一种适用于不同视觉任务的通用主干。