目标检测transformer模型
时间: 2025-01-18 08:59:50 浏览: 56
### Transformer 模型在目标检测中的架构
#### DETR 架构概述
DETR (Detection Transformer) 是一种基于 Transformer 的新型对象检测框架,摒弃了传统的手工设计组件如锚框机制。该模型由编码器-解码器结构组成,在输入图像上应用卷积神经网络提取特征图之后,这些特征被展平并送入 Transformer 编码器部分处理[^2]。
```python
class DETR(nn.Module):
def __init__(self, backbone, transformer, num_classes, num_queries):
super().__init__()
self.backbone = backbone
self.transformer = transformer
hidden_dim = transformer.d_model
self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1)
self.bbox_embed = MLP(hidden_dim, hidden_dim, 4, 3)
self.query_pos = nn.Embedding(num_queries, hidden_dim)
def forward(self, inputs):
features, pos = self.backbone(inputs)
hs = self.transformer(features, None, self.query_pos.weight)[0]
outputs_class = self.class_embed(hs)
outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid()
out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_coord[-1]}
return out
```
此代码片段展示了如何定义一个简单的 DETR 类,其中包含了骨干网、Transformer 和用于预测类别和边界框坐标的线性层。
#### MOTR 扩展
MOTR (Multi Object Tracking with Transformers) 进一步扩展了 DETR 的能力,特别针对视频序列中的多物体追踪任务进行了优化。除了继承 DETR 中的核心思想外,还加入了时间维度上的改进措施:
- **跟踪查询**:为每一个待追踪的目标分配独立的嵌入向量作为其身份表示;
- **时间聚合网络(TAN)** :利用跨帧信息融合技术增强对于长时间跨度内运动模式的理解;
这种设置使得 MOTR 能够更有效地捕捉到不同时间段内的动态变化情况,并实现更加精准稳定的轨迹估计效果[^3]。
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