detr

理解DETR：使用变换器(Transformers)进行端到端的目标检测咱们今天聊聊 DETR (DEtection TRansformer) ，这个技术是Facebook AI Research在2020年推出来的。DETR其实是一种深度学习模型，它用到了现在特别火的Transformers来实现目标检测。

Anchor DETR：Transformer-Based目标检测的Query设计文中指出之前DETR-like算法存在以下问题：PS：第二点所谓“预测位置没有一个特定模式”这个结论是怎么得出来的呢？作者援引了DETR论文中的一幅图像（如上图所示）进行说明。该图像中每个子图上都有很多点，每个子图代表了一个object query在验证集所有图像上得到的预测框的中心点坐标（经过归一化后的），绿色代表小的预测框，红色代表水平方向比较大的预测框，蓝色代表垂直方向比较大的预测框。通过上图可知，即使同一个object query，在不同图像上得到的预测框其位置和大小都是不固定的，所以说没有特定模

【开放集目标检测】Grounding DINO论文： Grounding DINO: Grounding DINO: Marrying DINO with Grounded Pre-Training for Open-Set Object Detection 作者： IDEA 代码： Grounding DINO 注意：该算法是在Swin Transformer、Deformable DETR、DINO基础上的改进，在学习该算法前，建议先掌握相关知识。特点：该方法融合了文本和图像两个模态的数据，实现了开放集目标检测，即给定一个文本提示，自动框出

【目标检测】图解 DETR 系统框图Decoder 的 4 个输入： a. Encoder Memory：也就是 Encoder 的输出，应该和输入是一样的维度，也就是 ( 850 , b s , 256 ) (850, bs, 256) (850,bs,256)。 b. Spatial positional encoding：空间位置编码，应该也是 256 维度的一维向量 c. Decoder received queries (Queries)：表示内容信息 content（可理解为 label 信息），初始设置成 0，shape 是

DETR实现目标检测(一)-训练自己的数据集DETR（Detection Transformer）是一种新型的目标检测模型，由Facebook AI Research (FAIR) 在2020年提出。DETR的核心思想是将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，而不是传统的两步或多步预测问题。这种方法的创新之处在于它直接预测目标的类别和边界框，而不是先生成大量的候选区域，然后再对这些区域进行分类和边界框回归。

DETR实现目标检测(二)-利用自己训练的模型进行预测关于DETR模型训练自己的数据集参考上篇文章：DETR实现目标检测(一)-训练自己的数据集-CSDN博客

会害羞的杨卓越

Transformer实战-系列教程15：DETR 源码解读2（整体架构：DETR类）有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码

会害羞的杨卓越

Transformer实战-系列教程17：DETR 源码解读4（Joiner类/PositionEmbeddingSine类/位置编码/backbone）有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现Encoder和Decoder共同组成transfomer,分别对应图中左右浅绿色框内的部分. Encoder：目的：将输入的特征图转换为一系列自注意力的输出。工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。这个过程旨在捕捉图像中的空间和通道依赖关系。作用：通过处理输入特征，提取图像特征并进行自注意力操作，为后续的目标检测任务提供必要的特征信息。 Decoder：目的：接受Enc

计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO / Sparser DETR / Lite DETR）自DETR年提出来之后，许多Paper针对DETR中收敛速度慢、检测效果差等问题进行了针对性优化，在计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DETR / Deformable DETR / Dynamic DETR / DETR 3D）计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（Efficient DETR / Anchor DETR / Conditional DETR / DAB DETR）中我们对DETR以及其部分优化方法进行了总结，本篇博客我们针对这些优化方法进行

迪菲赫尔曼

《RT-DETR改进实战》专栏介绍 & 专栏目录介绍：欢迎来到最新专栏《RT-DETR改进实战》！这个专栏专注于基于 YOLOv8 项目的魔改版本，而不是百度飞桨框架中的 RT-DETR。

DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 论文精读笔记DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION

DETR-《End-to-End Object Detection with Transformers》论文精读笔记End-to-End Object Detection with Transformers 参考：跟着李沐学AI-DETR 论文精读【论文精读】

【Pytorch：nn.Embedding】简介以及使用方法：用于生成固定数量的具有指定维度的嵌入向量embedding vector1）在自然语言处理NLP领域，是将单词、短语或其他文本单位映射到一个固定长度的实数向量空间中。嵌入向量具有较低的维度，通常在几十到几百维之间，且每个维度都包含一定程度上的语义信息。这意味着在嵌入向量空间中，语义上相似的单词在向量空间中也更加接近。 2）在计算机视觉领域，是将图像或图像中的区域映射到一个固定长度的实数向量空间中。嵌入向量在计算机视觉任务中起到了表示和提取特征的作用。通过将图像映射到嵌入向量空间，可以捕捉到图像的语义信息、视觉特征以及图像之间的相似性。

【Paper Reading】DETR：End-to-End Object Detection with TransformersTransformer已经在NLP领域大展拳脚，逐步替代了LSTM/GRU等相关的Recurrent Neural Networks，相比于传统的RNN，Transformer主要具有以下几点优势