DETR目标检测网络详解：基于Transformer的无监督训练方法

DETR (Detection Transformer) 是 Facebook AI Research (FAIR) 于 2020 年提出的一种全新的目标检测方法，它基于 Transformer 架构，并使用了一种全新的无监督训练方法，能够在不需要任何附加信息（如先验框）的情况下，直接从输入图像中检测出所有目标。

DETR 的主要思路是将目标检测任务转化为一个集合预测问题，即对所有可能存在的目标进行同时预测，每个目标的预测得分和边界框坐标都会被预测出来，并且预测过程是端到端的，不需要在模型输出后再进行后处理。

DETR 的整个网络结构由两部分组成：Transformer 编码器和解码器。编码器将输入图像转换为一组特征向量，解码器则将这些特征向量映射到目标检测结果。

具体地，DETR 的解码器由两个子模块组成：Transformer 解码器和一个预测头。Transformer 解码器将编码器输出的特征向量作为输入，并使用自注意力机制和多头注意力机制来处理这些向量，以提取出与目标检测相关的特征。预测头则将 Transformer 解码器的输出映射到目标检测结果，包括每个目标的类别、得分和边界框坐标。

DETR 的训练使用了一种全新的无监督训练方法，即将目标检测任务转化为一个集合预测问题。具体地，DETR 使用了一个随机置换损失函数，该函数通过将模型预测的目标集合与真实目标集合进行匹配来训练模型。这种训练方法不需要任何先验信息（如先验框），并且在训练过程中可以训练出模型的分类和定位能力。

总之，DETR 是一种全新的目标检测方法，它使用了 Transformer 架构和一种全新的无监督训练方法，能够在不需要任何附加信息的情况下，直接从输入图像中检测出所有目标。