"DETR介绍ppt：课程讲解与学习工具推荐"

DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）是一种新颖的目标检测模型，将Transformers架构引入目标检测任务中。DETR的介绍ppt适用于课程介绍、课堂讲解和组会等场景。虽然介绍ppt中的内容并没有写得特别详细，但想要完全理解DET，最好还是需要配合其他资料，比如在B站上观看“看李沐学AI”中的论文讲解视频。 DETR的主要贡献在于将目标检测视为集合预测问题，提出一种新的目标函数，无需NMS后处理即可得到目标检测框。通过利用vision transformer的特性，DETR能够同时输出大小为N的预测集合，不像传统RNN需要逐步输出单个预测。DETR的整体结构包括CNN主干网络用于特征提取、transformer encoder学习全局特征、transformer decoder生成预测框，以及在训练时匹配预测框和GT框计算loss，在推理时输出置信度大于阈值的框，置信度小于阈值的看作背景物体。 在训练过程中，输入图像通过骨干网络后得到特征图，通过线性映射（1×1 conv）将特征图降维作为后续输入，以减少transformer部分的运算量。在DETR中，图像特征的通道数由2048降维到256。因为最后一个特征图对于大物体更为友好，在其上进行Self-Attention操作有利于模型的性能提升。 总而言之，DETR是一个具有创新性的目标检测模型，通过引入Transformers架构并将目标检测视为集合预测问题，实现了端到端的目标检测。其结构清晰，包括CNN主干网络、transformer encoder、transformer decoder和匹配与计算损失的过程。训练时，模型能够自动输出预测框，无需后处理；推理时，根据输出的置信度进行框的筛选。综上所述，DETR在目标检测领域具有较高的应用前景和研究价值。