transformer框架目标检测

### 使用 Transformer 实现目标检测 #### 方法概述 在传统的目标检测方法中，通常依赖于预定义的锚点(anchor)或其他启发式的机制来进行候选区域的选择。然而，在引入Transformer之后，可以构建一种更加直接的方式进行对象检测[^3]。 对于基于Transformer的目标检测系统而言，主要思路在于利用自注意力(self-attention)机制捕捉图像中的全局上下文信息，并以此为基础完成边界框预测以及类别分类的任务。具体来说： - **输入编码**: 将图片划分为固定大小的patch序列作为模型输入； - **位置嵌入(Position Embedding)**: 添加绝对或相对的位置信息给每个patch以保持空间关系； - **多层堆叠的Encoder Layer**: 利用多个相同的encoder layer提取特征表示； - **Decoder部分的设计**: - 对于一些全transformer架构，decoder会接收来自最后一个encoder layer输出并生成最终的结果。 - 另外也有研究者探索仅使用encoder结构来实现端到端的对象检测任务[^1]； 以下是Python代码片段展示了如何创建一个简单的基于PyTorch的Transformers用于目标检测的基础框架: ```python import torch.nn as nn from torchvision import models class DETR(nn.Module): def __init__(self, num_classes=91, hidden_dim=256, nheads=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6): super().__init__() # Backbone network (ResNet here) backbone = models.resnet50(pretrained=True) self.backbone = nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2]) # Positional encoding and projection layers omitted for brevity # Transformer encoder-decoder architecture self.transformer = nn.Transformer( d_model=hidden_dim, nhead=nheads, num_encoder_layers=num_encoder_layers, num_decoder_layers=num_decoder_layers) # Output heads for bounding box coordinates & class scores self.bbox_embed = MLP(hidden_dim, hidden_dim, 4, 3) self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes) def build_detr(): model = DETR() return model ``` 此段代码提供了一个基础版本DETR(Detection Transformer)[^1], 它采用了标准的Transformer Encoder-Decoder 结构配合CNN骨干网(这里选用的是ResNet), 并且针对特定的应用场景调整了输出头的设计. 需要注意的是实际应用时还需要考虑更多细节比如损失函数设计、训练策略优化等问题[^2].