PyTorch基于注意力的目标检测模型DETR

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目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它的目标是在图像或视频中识别并定位出特定的对象。在这个过程中，需要确定对象的位置和类别，以及可能存在的多个实例。

DETR模型通过端到端的方式进行目标检测，即从原始图像直接检测出目标的位置和类别，而不需要进行区域提议或特征金字塔等步骤。

DETR模型的核心思想是将目标检测任务转换为一个序列到序列的问题。它将输入图像视为一个序列，并使用Transformer编码器将其转换为一种可被解码器理解的形式。具体来说，DETR模型使用CNN来提取图像特征，然后将其输入Transformer编码器中进行处理。再使用一个Transformer解码器来逐步解码出目标的位置和类别。完整的DETR的架构如图13-11所示。

图13-11  完整的DETR模型架构

下面借用在13.2节中实现的DETR目标检测模型进行讲解。完整的DETR模型代码如下：

import torch
from tor