1.如何可以用transformer做目标检测?码解

如何可以用transformer做目标检测?

       探索如何利用transformer进行目标检测，首先从阅读DETR系列论文开始，码解如DETR、码解conditional-DETR和DAB-DETR等，码解以获取深入理解。码解孕线上破指标公式源码

       在DETR框架中，码解团队头像源码ConvNet负责获取特征，码解具体而言，码解特征映射(batch_size,码解 ch, h, w)在经过卷积调整通道数至model_d后，维度转化为(batch_size,码解 hw, model_d)。这里，码解hw类比于NLP中的码解seq_len，表示空间维度的码解Java自身源码大小。

       对特征映射进行位置编码，码解包含pos_y和pos_x两个部分，码解分别位于前model_d//2和后model_d//2维度，用于表示二维空间位置。springioc源码解读随后，将特征映射与位置编码相加，并将结果输入至Transformer。

       在Transformer的ios iboot源码Decoder部分，输入为名为object queries的对象查询，通常设定为预设的N=个，预测N个目标。object queries使用可学习的位置嵌入，Decoder的输出通过两个FFN头分别得到分类预测和边界框预测。

       训练过程中，通过匈牙利匹配算法，将预测结果与真实目标配对，计算分类损失和坐标损失，以此优化网络参数。

       DETR系列论文详细阐述了该过程，具体实现细节需参考源码。总结而言，transformer通过整合ConvNet获取的特征，利用位置编码和Transformer结构进行目标检测，实现了一种新颖且有效的目标检测方法。