目标检测系列—DETR 详解

目标检测系列—DETR 详解

1. 引言

DETR (Detection Transformer) 是由 Facebook AI Research 团队于 2020 年提出的创新型目标检测模型。DETR 打破了传统的卷积神经网络（CNN）结构，首次将 Transformer 应用于目标检测任务，展现了强大的性能和灵活性。

DETR 的关键特点：

• 基于 Transformer 的自注意力机制，利用全局上下文信息进行目标检测。
• 端到端训练，无需传统的锚框生成和非最大抑制（NMS）等后处理步骤。
• 创新的目标表示方式，使用序列化的目标位置编码来处理检测任务。

本文将深入解析 DETR 的架构、创新之处以及如何将 Transformer 引入目标检测任务，并提供 PyTorch 实现的代码示例。

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2. DETR 的核心创新

创新点	描述
基于 Transformer 的架构	采用 Transformer 的自注意力机制进行全局信息的建模，提升目标检测精度。
无需锚框	传统目标检测方法依赖于锚框进行预测，而 DETR 采用端到端的训练，无需锚框。
序列化的目标表示	将目标检测问题转化为一个序列预测问题，每个目标通过一个位置编码进行表示。
端到端训练	通过简单的 二分类损失 和 L1 损失，直接优化检测精度，简化了训练流程。

DETR 的出现标志着目标检测领域的一次革命，尤其是在大规模数据集和复杂场景中的表现优异。

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3. DETR 的工作原理

3.1 基于 Transformer 的架构

DETR 的架构包含两个主要部分：

1. Backbone：使用 ResNet 作为特征提取网络，将输入图像的特征映射传递给 Transformer。
2. Transformer：将卷积特征