【17章】计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战

【17章】计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战 transformer多场景目标检测 在计算机视觉领域，特别是在深度学习和目标检测任务中，Transformer模型由于其强大的全局依赖性建模能力，已经在许多领域取得了显著成果。然而，传统的目标检测方法，如基于区域卷积网络（Region-based Convolutional Neural Networks, R-CNN系列）和单阶段方法（如YOLO、SSD）等，通常更适合处理目标检测任务。尽管如此，近年来，研究者们也在探索如何将Transformer模型应用于目标检测任务中，以期获得更好的性能。 Transformer在目标检测中的应用 1. ViT (Vision Transformer) Vision Transformer（ViT）是由Google Brain团队提出的，它通过将图像分割成多个patches（小块），然后将这些patches通过线性嵌入转换为token序列，最后使用Transformer架构进行处理。这种方法首次证明了Transformer可以用于图像识别任务。尽管ViT最初主要用于图像分类，但其架构可以被修改用于目标检测。 2. Deformable DETR DETR（Detection Transformer）是一种基于Transformer的目标检测方法，它将目标检测视为一个集合预测问题。DETR使用一个Transformer编码器来处理图像特征，并使用一个解码器来生成边界框和类别标签。然而，Deformable DETR是对DETR的一个改进，它引入了可变形卷积（Deformable Convolution），以更好地处理目标的各种形状和大小。 3. TranSeg TranSeg是另一种结合了Transformer和分割网络的方法，用于目标检测。它将图像分割任务与目标检测相结合，首先通过分割网络提取出图像中的各个区域，然后使用Transformer对这些区域进行特征学习和分类。 [QQ截图20250221132717.png](http://static.itsharecircle.com/250221/5576f3f0ab1244579e3e2bf3791bd11f.png)