DETR：基于Transformer的端到端目标检测（论文解读）

这篇视频讲解了 Facebook AI Research 的 Nicolas Carrion 和 Francesco Massa 等人发表的关于使用 Transformer 进行目标检测的论文。

该论文提出了一种全新的目标检测方法，它首先使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，然后利用 Transformer 对这些特征进行处理，从而实现目标检测。与以往复杂的架构相比，该方法的架构非常简洁，省去了很多工程上的障碍、阈值和超参数设置。

视频详细解释了该方法的原理：

1. 问题描述： 目标检测需要在图像中识别出所有目标，并确定它们的位置和类别，这是一个非常复杂的问题，因为目标数量、类别、大小、位置和遮挡情况都可能变化。

2. 传统方法的局限性： 传统的目标检测方法通常需要复杂的架构，例如对每个像素进行分类，并使用额外的步骤来处理重复检测等问题。

3. 论文提出的解决方案： 该论文提出了一种基于 Transformer 的简洁架构，它将图像输入到 CNN 中提取特征，然后使用 Transformer 对这些特征进行处理，从而实现目标检测。

4. CNN 的作用： CNN 擅长处理图像数据，因此被用来提取图像特征，将图像转化为包含更丰富信息的特征向量。

5. Transformer 的作用： Transformer 能够学习特征之间的全局关系，从而有效地识别目标并确定其位置。

视频还通过一个具体的例子，展示了该方法的应用过程，并解释了 CNN 和 Transformer 在整个流程中的作用。

总而言之，该论文提出了一种简单高效的目标检测方法，它利用 CNN 和 Transformer 的优势，有效地解决了目标检测中的许多挑战，为该领域的研究提供了新的思路。

图像中的目标检测是一个出了名的难题！目标可以属于各种各样的类别，可以是众多或不存在的，它们可以互相遮挡或超出画面范围。所有这些都使得本文中的架构如此简单更加令人惊讶。得益于一个巧妙的损失函数，一个堆叠在 CNN 上的单个 Transformer 就足以处理整个任务！
大纲：0:00 - 简介和高级概述0:50 - 问题公式化2:30 - 架构概述6:20 - 二分匹配损失函数15:55 - 详细架构25:00 - 目标查询31:00 - Transformer 属性35:40 - 结果勘误：当我介绍边界框时，我说它们由 x 和 y 组成，但你还需要宽度和高度。论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/detr
摘要：我们提出了一种将目标检测视为直接集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制过程或锚点生成，这些组件明确地编码了我们对任务的先验知识。这种名为 DEtection TRansformer 或 DETR 的新框架的主要组成部分是基于集合的全局损失，它通过二分匹配强制进行唯一预测，以及一个 Transformer 编码器-解码器架构。给定一组固定的学习目标查询，DETR 推断目标之间的关系和全局图像上下文，以直接并行输出最终的预测集。与许多其他现代检测器不同，新模型在概念上很简单，不需要专门的库。DETR 在具有挑战性的 COCO 目标检测数据集上，展示了与成熟且高度优化的 Faster RCNN 基线相当的准确性和运行时性能。此外，DETR 可以轻松地推广到以统一的方式生成全景分割。我们表明它显著优于竞争基线。训练代码和预训练模型可在此 https URL 获取。