DETR 学习笔记

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DETR简介

Detection with Transformers

Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本——Detection Transformer（DETR），用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测系统相比，DETR 的架构进行了根本上的改变。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。

显存占用非常大，每块V100（32G显存）只能放下四张图片的batch，64个batch是用了16块V100实现的。在 V100/A100/相同量级的显卡 普及之前，或者这类模型被简化之前，这个工作注定是普通炼丹群众无法follow的。

DETR 将目标检测任务视为一种图像到集合（image-to-set）的问题。给定一张图像，模型必须预测所有目标的无序集合（或列表），每个目标基于类别表示，并且周围各有一个紧密的边界框。这种表示方法特别适合

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