Transformer目标检测 | DETR论文解读

0. 前言

DETR是首个将Transformer应用到2D目标检测任务中的算法，由Facebook于2020年在论文《End-to-End Object Detection with Transformers》中提出。与传统目标检测算法不同的是，DETR将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题，采用基于集合的全局损失通过二分匹配实现一对一的预测输出，不需要非极大值抑制（NMS）和手工设计Anchor这些操作，基于Transformer的编码器-解码器架构实现了端到端的目标检测，整个实现流程非常简单明了。

如果对Transformer还不是很了解的话可以看我之前的这篇文章：