vision transformer目标检测流程

Vision Transformer (ViT) 是一种基于自注意力机制的深度神经网络，主要用于图像分类任务。但是，它也可以用于目标检测任务。以下是使用 ViT 进行目标检测的流程：

1. 数据预处理：将输入的图像划分为若干个小块，每个小块称为一个 patch。将每个 patch 转换为向量，作为输入给 ViT。

2. 特征提取：使用 ViT 对每个 patch 进行特征提取，得到每个 patch 的特征向量。

3. 目标检测：将特征向量输入给目标检测头，进行目标检测。目标检测头通常采用单独的神经网络，用于预测目标的位置和类别。

4. 后处理：根据目标检测头的输出，对检测到的目标进行后处理，包括非极大值抑制（NMS）等操作，以获得最终的目标检测结果。

需要注意的是，ViT 目前在目标检测任务中的表现还不如传统的卷积神经网络（CNN）模型。因此，ViT 在目标检测任务中的应用还需要进一步的研究和探索。