DETR：end-to-end object detection with transformer

这篇文章提出了一种名为DETR的新型目标检测算法，它使用了Transformer架构，通过端到端的方式来实现目标检测。DETR算法不同于传统的目标检测方法，它不需要使用RPN或者anchor-based的方法来生成候选框，而是使用Transformer网络直接对整张图片进行编码和解码，输出图片中所有目标的类别和位置信息。DETR算法还使用了一种新型的损失函数，可以实现对目标检测的精确度和覆盖率进行平衡，从而提高检测的准确性。实验结果表明，DETR算法在COCO数据集上取得了与当前最先进的算法相媲美的性能，具有较高的实用性和推广价值。

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参考文献格式end-to-end object detection with transformers

《end-to-end object detection with transformers》是关于使用transformers进行端到端目标检测的一篇参考文献。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，旨在从图像或视频中识别和定位出物体的位置与类别。传统的目标检测方法通常将这一任务分为两个步骤，即生成候选区域和对这些候选区域进行分类。然而，这种两步骤的方法存在一定的缺点，如效率低、需要手动选择参数等。

这篇参考文献中提出了一种端到端的目标检测方法，使用transformers模型来直接进行物体检测任务。transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型，在自然语言处理领域已经取得了很大的成功。借鉴transformers的思想，文中提出了一种新的目标检测方法，称为DETR（Detection Transformer）。

DETR模型采用了一个编码器-解码器架构，其中编码器是一个transformers模型，用于对输入图像进行特征提取。解码器则是一种由全连接层和多层感知机组成的结构，用于预测目标的位置和类别。与传统的两步骤方法不同，DETR模型通过将目标检测转化为一个集合问题，并使用transformers模型进行集合元素之间的关联和特征提取。通过在训练过程中引入损失函数，模型可以学习到物体的位置和类别信息。

该文献通过在COCO数据集上进行实验证明了DETR模型的有效性，并与传统的目标检测方法进行了比较。实验结果表明，DETR模型在准确性和效率上都有显著的提升。此外，DETR模型还具有良好的扩展性，可以应用于不同大小和类型的目标检测任务。

综上所述，《end-to-end object detection with transformers》这篇参考文献介绍了一种基于transformers的端到端目标检测方法，并通过实验证明了其有效性和优越性。该方法的提出为目标检测领域的研究和应用带来了新的思路和方法。

transformer提出

Transformer是一种网络结构，最早于2017年由Google机器翻译团队提出，在著名的《Attention Is All You Need》论文中首次提到。在该论文中，Transformer完全取代了以往的RNN和CNN结构，采用了由Transformer堆叠的方式构建模型。这种网络结构在NLP领域取得了令人惊人的效果，并逐渐被应用于其他领域。

在之前的NLP领域中，常用的序列网络结构是基于RNN的模型，而CNN网络也在NLP领域有一定的应用。但Transformer不同于RNN和CNN，它完全采用了自注意力机制，并且通过位置编码来表示文本数据，不再依赖于序列的形式。这种新颖的网络结构在NLP领域引起了广泛的关注和应用。

随后，Transformer的应用逐渐扩展到计算机视觉领域。在ECCV2020中，DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）首次将Transformer引入了目标检测任务，在CV领域取得了显著的成果。而VIT（An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale）则完全放弃了CNN，改用Transformer来实现基础的图像分类任务。这些工作使得Transformer在CV领域的应用变得愈发重要。

此外，为了进一步提升Transformer在计算机视觉任务中的性能，CSWin Transformer被提出。CSWin Transformer展示了在常见的视觉任务上非常好的性能，例如在ImageNet-1K分类任务上达到了85.4%的Top-1准确率。

综上所述，Transformer是一种网络结构，最早于2017年被提出，它在NLP和CV领域取得了显著的成果，并且持续引发了广泛的研究和应用。