DETR（DEtection TRansformer）是Facebook AI Research开源的一种端到端目标检测模型。它的主要特点是将目标检测任务转化为一个序列到序列（Sequence-to-Sequence）问题，并使用Transformer架构进行解决。
DETR模型的框架如下：
1. 输入编码器（Input Encoder）：将输入图像分割为一组特征图，通过卷积神经网络提取图像特征。
2. Transformer编码器（Transformer Encoder）：将输入特征图转化为一组特征向量序列，并进行位置编码。
3. 目标查询（Object Queries）：通过一个小型的Transformer解码器生成一组固定的目标查询向量，用于在解码阶段与特征序列进行交互。
4. 解码器（Decoder）：使用Transformer解码器将目标查询向量与特征序列进行交互，生成目标的位置和类别预测。
5. 后处理（Post-processing）：对解码器输出进行后处理，包括使用匈牙利算法进行目标匹配和过滤。
与传统的目标检测方法相比，DETR模型的主要区别在于：
1. 无需使用锚框（anchor boxes）：传统的目标检测方法通常需要预定义一组锚框，而DETR模型直接从输入图像中预测目标的位置和类别，无需使用锚框。
2. 端到端的训练和推理：DETR模型使用端到端的方式进行训练和推理，不需要使用额外的组件或后处理步骤。
3. 序列到序列的建模：DETR模型将目标检测任务转化为一个序列到序列问题，通过Transformer架构对输入特征序列和目标查询序列进行交互，从而生成目标的位置和类别预测。
与Transformer模型相比，DETR模型的主要联系在于：
1. 使用Transformer架构：DETR模型使用了Transformer编码器和解码器，用于对输入特征序列和目标查询序列进行建模。
2. 自注意力机制：DETR模型中的Transformer模块使用了自注意力机制，用于对输入序列中的元素进行加权聚合。
3. 位置编码：DETR模型和Transformer模型都使用了位置编码，用于将序列中的元素的位置信息融入模型中。
#动图详解transformer模型# DETR模型是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，通过将目标检测任务转化为序列到序列问题，实现了无锚框的目标检测，并取得了较好的性能。
