vit之后的目标检测模型
时间: 2024-12-28 15:25:33 浏览: 58
### 使用ViT后的目标检测模型
#### DETR:端到端的目标检测器
DETR(Detection Transformer)是由Facebook AI Research提出的一种基于Transformer结构的目标检测方法[^1]。该模型摒弃了传统两阶段或多阶段的复杂设计,采用了一种全新的单阶段框架来完成目标检测任务。
在DETR中,输入图像被分割成固定数量的小块(patch),这些小块通过卷积神经网络提取特征图后再送入编码器-解码器式的Transformer架构内处理。为了适应目标检测的需求,在解码器部分引入了一个称为查询(query)的概念,它代表潜在的对象位置和类别信息。最终输出的是预测框的位置坐标以及对应的置信度分数。
```python
import torch
from torchvision.models.detection import detr_resnet50
model = detr_resnet50(pretrained=True)
model.eval()
x = [torch.rand(3, 300, 400), torch.rand(3, 500, 400)]
predictions = model(x)
```
#### Deformable DETR:改进版DETR
Deformable DETR进一步优化了原始DETR存在的收敛速度慢等问题。通过对注意力机制施加变形采样(deformable sampling),使得模型能够更高效地聚焦于感兴趣区域内的关键部位,从而加速训练过程并提高性能表现[^2]。
#### Swin Transformer及其衍生对象检测模型
Swin Transformer是一种分层化Vision Transformer变体,其特点是在不同尺度上构建局部窗口间的交互关系。这种特性非常适合用于捕捉物体内部的空间布局模式,并已被广泛应用于各类计算机视觉下游任务之中,包括但不限于实例分割、姿态估计等领域。对于目标检测而言,则有诸如Swin Transformer-based Cascade Mask R-CNN这样的优秀解决方案出现[^3]。
阅读全文
相关推荐



















