DETR 论文
时间: 2025-03-31 15:11:14 AIGC 浏览: 66
### 关于 DETR 和其改进模型的研究
DETR (End-to-End Object Detection with Transformers)[^1] 是一种基于 Transformer 架构的目标检测方法,它摒弃了传统的手工设计组件(如 NMS 或锚框),转而采用集合预测的方式完成目标检测任务。该架构由编码器-解码器结构组成,其中编码器用于提取图像特征,解码器则负责生成最终的边界框和类别标签。
为了进一步提升 DETR 的性能并减少训练时间,后续研究提出了多种改进版本。例如,在 Deformable DETR 中引入了多尺度可变形注意力模块[^2],这一创新显著提高了计算效率,并大幅缩短了收敛所需的时间。具体而言,可变形注意力机制允许网络自适应地选择关注哪些位置以及如何聚合不同尺度的信息,从而实现更加灵活高效的特征表示学习[^3]。
此外,还有其他一些工作也在不断推动着 DETR 及其衍生模型的发展。比如 ViTDet 探讨了纯视觉 Transformer 主干网在目标检测领域内的应用潜力[^4];而 DINO 则通过优化去噪锚框策略来增强 DETR 对小物体检测的能力[^5]。
```python
import torch.nn as nn
class DETR(nn.Module):
def __init__(self, backbone, transformer, num_classes):
super(DETR, self).__init__()
self.backbone = backbone # 特征提取部分
self.transformer = transformer # 编码器-解码器结构
self.class_embed = nn.Linear(... ,num_classes+1) # 类别预测头
self.bbox_embed = MLP(...) # 边界框回归头
def forward(self, inputs):
features = self.backbone(inputs)
outputs = self.transformer(features)
pred_logits = self.class_embed(outputs)
pred_boxes = self.bbox_embed(outputs).sigmoid()
return {'pred_logits': pred_logits, 'pred_boxes': pred_boxes}
```
上述代码片段展示了简化版的 DETR 实现框架,其中包括骨干网络、Transformer 结构以及分类与定位两个分支输出层的设计思路。
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