DETR架构
时间: 2025-03-12 19:12:59 浏览: 54
### DETR架构详解
#### 概述
DETR (End-to-End Object Detection with Transformers) 是一种全新的端到端目标检测框架,其核心思想是利用 Transformer 结构替代传统的两阶段检测方法中的区域提议网络(Region Proposal Network, RPN)。它通过集合预测的方式直接输出固定数量的目标边界框及其类别标签[^1]。
#### 主要组成部分
DETR 的模型结构可以分为三个主要模块:
1. **卷积神经网络(CNN)**
卷积神经网络作为特征提取器,负责从输入图像中提取高层次语义特征。通常使用 ResNet 作为 backbone 来生成高质量的特征图[^2]。
2. **Transformer 编码器-解码器结构**
- **编码器**:接收来自 CNN 提取的特征图并对其进行处理,捕捉全局上下文信息。
- **解码器**:接受一组可学习的位置嵌入向量(称为对象查询),并通过自注意力机制逐步完善这些查询向量,最终将其映射为目标检测结果[^4]。
3. **前馈神经网络(Feed Forward Networks, FFNs)**
前馈神经网络用于将 Transformer 解码器输出的对象查询转换为具体的边界框坐标和分类得分。
#### 工作流程
整个 DETR 流程大致可以划分为以下几个部分:
- 输入一张图片经过预训练好的 CNN 得到高维特征表示;
- 利用 Transformer 编码器进一步增强该特征的空间关系理解能力;
- 使用 Transformer 解码器结合若干个预先定义好但随机初始化的学习参数——即所谓的“object queries”,来完成对物体实例的具体定位与识别任务;
- 输出一系列预测框以及对应的置信度分数,并采用二分匹配策略计算损失函数以优化模型性能。
#### 特点及优势
相比传统基于锚点的方法如 Faster R-CNN 或 YOLO 系列算法而言,DETR 具备以下显著特点:
- 它摒弃了复杂的 NMS 后处理操作,转而采取更简洁优雅的一次性预测方式;
- 能够更好地适应不同尺度下的目标检测需求,尤其对于较大尺寸的目标表现优异,这得益于 Transformer 所具备的强大全局建模能力。
此外值得注意的是,在三维场景下也有类似的工作被提出,比如 Detr3D,它是将二维平面内的候选框生成过程扩展到了立体空间当中去实现更加精确高效的多视角联合推理[^5]。
```python
import torch
from torchvision.models.detection import detr_resnet50
model = detr_resnet50(pretrained=True)
def predict(image_tensor):
model.eval()
with torch.no_grad():
outputs = model([image_tensor])
return outputs['pred_logits'], outputs['pred_boxes']
```
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