DERT是如何产生预测框的

DERT（Detection with Early Recognition and Tracking）是一种用于目标检测的方法，它利用早期识别和跟踪技术来生成预测框。以下是DERT如何产生预测框的一般步骤：

1. 输入图像：将待检测的图像输入给DERT模型。

2. 特征提取：使用卷积神经网络（CNN）等方法对输入图像进行特征提取，将图像转化为一系列特征图。

3. 早期识别：在特征图上进行早期识别，即在较低分辨率的特征图上查找可能的目标区域。这可以通过使用滑动窗口或者密集预测来实现。

4. 跟踪：对于在早期识别中找到的候选目标区域，使用目标跟踪算法来进行跟踪。跟踪的目的是通过利用目标在连续帧中的运动信息来精确定位目标位置。

5. 预测框生成：根据早期识别和跟踪的结果，生成目标的预测框。可以使用候选框回归算法来校正早期识别的不准确性，并结合跟踪的结果来提高预测框的准确性。

6. 检测结果输出：将生成的预测框输出作为最终的目标检测结果。

总的来说，DERT通过结合早期识别和跟踪技术，利用特征提取、目标跟踪和候选框回归等方法来生成目标的预测框，从而实现目标检测任务。