DETR：端到端的目标检测与实例分割

引言

目标检测和实例分割在计算机视觉中具有重要的地位，传统方法通常采用复杂的流程和大量手工设计的模块。近年来，神经网络和深度学习的发展为这些任务提供了新的解决方案。本文将介绍一篇有关端到端目标检测与实例分割的论文：DETR（Detection Transformer），该论文提出了一种全新的方法，将目标检测与实例分割问题转化为直接预测目标数量和坐标的问题。

方法

DETR（Detection Transformer）采用了Transformer结构，并将其应用于目标检测与实例分割任务。DETR的整体网络结构包括以下几个主要部分：

Backbone

DETR的backbone采用了标准的卷积神经网络，如ResNet-50。这些网络用于提取输入图像的特征表示。特征图经过降采样后，将维度展平，以便后续输入Transformer。

Transformer

DETR的核心是基于自注意力机制的Transformer模型。与NLP任务中的Transformer相比，DETR在编码器和解码器中增加了位置编码，以保留输入图像的空间信息。

编码器接收backbone输出的特征图，并通过多层自注意力和前馈层进行处理。解码器则采用类似的结构，但增加了编码器-解码器注意力层，用于整合编码器提供的上下文信息。

输出头

输出头是DETR的最后部分。它将解码器的输出转换为目标类别、边界框和实例分割掩码的预测。解码器输出的每个token都对应一个预测目标，通过全连接层进行转换。

论文效果

DETR在多个目标检测和实例分割基准数据集上取得了显著的成果，如COCO和Pascal VOC。与经典的Faster R-CNN和Mask R-CNN等方法相比，DETR具有以下优点：

端到端训练：DETR无需手动设计的锚框、非极大值抑制等组件，可直接从输入图像预测目标数量和坐标，简化了训练和推理过程。
更好的泛化性：DETR在长尾分布的目标检测任务上表现出更好的泛化能力，有助于提高小样本类别的检测准确率。
易于扩展：DETR的结构可以灵活地应用于不同大小的输入图像，以及与其他任务的多任务学习。

然而，DETR也存在一些局限性，如较慢的训练速度和收敛速度，以及在小目标检测上的准确率不足。

论文总结

DETR为目标检测与实例分割任务带来了全新的视角，将这些问题转化为直接预测目标数量和坐标的问题。通过引入Transformer结构，DETR实现了端到端的训练，减少了手工设计的模块，同时在多个基准数据集上取得了显著的效果。尽管存在一些局限性，DETR的方法为计算机视觉领域带来了新的启示，并为未来的研究提供了有益的方向。

DETR是Facebook AI于2020年提出的一种新型目标检测算法。它的主要创新点在于使用Transformer架构进行目标检测，而不是传统的卷积神经网络（CNN）。

请注意，以下内容将按照您的要求，分为三个部分：方法（包括算法和网络结构）、效果和总结。

一、DETR的方法：算法和网络结构

DETR采用了与传统的目标检测方法完全不同的框架。传统方法通常依赖于手工设计的先验知识和复杂的后处理步骤，如锚点设计、NMS（非极大值抑制）等。而DETR则完全摒弃了这些复杂的设计，采用了一种端到端的训练方式。

1.1 算法

DETR算法的核心是Transformer。Transformer最初是为了解决自然语言处理（NLP）中的序列到序列（Seq2Seq）问题而设计的，但其在DETR中也表现出了极高的效能。DETR首先利用CNN（如ResNet）提取图像特征，然后将这些特征作为Transformer的输入。Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）和多头注意力机制（Multi-Head Attention）处理这些特征，生成一组固定数量的预测框。

值得注意的是，DETR并不预测每个框的类别，而是预测每个框对所有可能类别的“类别分布”。最后，算法使用Hungarian算法进行框匹配，将预测框和真实框进行一一对应。

1.2 网络结构

DETR的网络结构主要由三个部分组成：卷积神经网络（CNN），Transformer，以及最后的预测层。

CNN：DETR通常使用ResNet作为其CNN部分，用于提取输入图像的特征。
Transformer：这是DETR的核心组件。它接收CNN输出的特征图，然后通过自注意力机制和多头注意力机制处理这些特征。
预测层：这是DETR的输出部分。它根据Transformer的输出，预测一组固定数量的框及其对应的类别分布。

二、DETR的效果

DETR在COCO目标检测任务上表现出了令人印象深刻的效果。它与现有的一些最先进的目标检测方法（如Faster R-CNN和RetinaNet）具有相当的性能，同时具有更简洁的框架和更少的

的后处理需求。在COCO数据集上，与ResNet-50搭配的Faster R-CNN相比，DETR能够达到42 AP的性能，同时计算量（FLOPs）减半，参数量相同【8†source】【9†source】。

三、DETR的总结

总的来说，DETR是一种全新的、基于Transformer的目标检测方法。它摒弃了传统方法中的许多复杂设计，例如锚框和非极大值抑制，转而采用一种端到端的训练方式。这种设计使得DETR能够以一种全新的方式处理目标检测问题，使其更像是一个直接的集合预测问题，而不是一个涉及到大量手工设计和复杂后处理的问题。

DETR的主要优点包括其简洁的框架和卓越的性能。它的性能与一些最先进的目标检测方法相当，同时其简洁的设计使得实现和实验更为简单。此外，DETR的并行性使得它在速度和效率上都表现出了优秀的性能【8†source】【9†source】。

然而，尽管DETR已经取得了一些成功，但它仍然有一些需要解决的问题和挑战。例如，其训练过程需要大量的计算资源，并且收敛速度较慢。此外，由于DETR的设计完全不同于传统方法，因此它可能无法直接利用传统方法中的一些技巧和改进。这些都是未来研究和改进DETR的可能方向。

希望这篇文章能对DETR的方法、效果和总结提供一些有用的信息。如果你有任何其他问题或需要更深入的讨论，欢迎随时提问。

DETR 的网络结构包含哪几部分并详细讲解

DETR的网络结构主要由三个部分组成：卷积神经网络（CNN）部分，Transformer部分，以及最后的预测层。

1. 卷积神经网络 (CNN)

DETR使用一个卷积神经网络（CNN）作为其基础骨架，这个CNN负责从输入图像中提取有用的特征。在原始的DETR模型中，这个CNN通常是一个预训练的ResNet。这个ResNet的输出是一系列特征图，这些特征图包含了输入图像的大部分信息，并且已经被转化为一种更适合进一步处理的形式。

2. Transformer

Transformer是DETR的核心组件。它接收来自CNN的特征图，并进一步处理这些特征。Transformer由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两部分组成。

编码器对CNN的输出进行处理，并创建一个特征表示，这个表示包含了输入特征的全局信息。编码器由多层自注意力（self-attention）机制和前馈神经网络（feed forward neural network）组成的块构成，自注意力机制使得模型能够考虑输入特征的全局信息。

解码器则使用编码器的输出以及一组固定的查询（queries）来生成预测框和类别。解码器也由多层自注意力机制和前馈神经网络组成的块构成，但是它还包含了一个额外的跨注意力（cross-attention）机制，这个跨注意力机制使得解码器能够关注编码器的输出。

3. 预测层

预测层是DETR的输出部分。它接收来自Transformer的输出，并根据这些输出生成最终的预测。预测层由两个子层组成，一个是用于预测框的位置的回归子层，另一个是用于预测框的类别的分类子层。

在位置预测子层中，模型预测一个框的中心点坐标、宽度和高度。在类别预测子层中，模型预测一个框内物体的类别分布。

总的来说，DETR的网络结构设计非常简洁，每个部分都有其特定的任务，这使得模型能够高效地进行目标检测。

DETR 的 Transformer 结构由编码器和解码器组成，这是受到了 Transformer 模型在自然语言处理中的成功应用的启发。

1. 编码器

编码器的作用是接收卷积神经网络提取的特征，并将这些特征转化为一个更高级别的表示。这个表示更适合于 Transformer 解码器进行处理。编码器的结构由多个 Transformer 编码器层组成，每个编码器层都有两个子层：一个多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）和一个前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）。

多头自注意力机制的作用是使模型能够在处理输入特征时，考虑到特征中的全局信息。它通过将输入特征映射到一个高维空间，然后计算这个空间中的所有特征之间的相似度，从而实现这个功能。

前馈神经网络则是一个简单的两层神经网络，它可以进一步处理通过多头自注意力机制获得的特征。

2. 解码器

解码器的作用是基于编码器的输出，生成最终的目标检测结果。解码器的结构也由多个 Transformer 解码器层组成，每个解码器层都有三个子层：一个自注意力机制，一个多头交叉注意力机制（Multi-Head Cross-Attention）和一个前馈神经网络。

自注意力机制的作用与编码器中的自注意力机制相同，都是为了使模型能够考虑到全局信息。然而，解码器中的自注意力机制只在当前和之前的位置进行注意力计算，不会看到后面的位置，这被称为“因果注意力”或“解码器自注意力”。

交叉注意力机制则是一个新的注意力机制，它使解码器能够关注编码器的输出。这个机制的作用是使解码器能够利用编码器提取的全局信息，从而更好地生成预测结果。

前馈神经网络的作用与编码器中的前馈神经网络相同，都是进一步处理注意力机制得到的特征。

3. 注意力机制

注意力机制是 Transformer 中的核心组件，它使模型能够关注输入特征中的重要部分。在自注意力机制中，模型计算每个特征与其他所有特征之间的相似度，然后基于这些相似度来更新特征。在交叉注意力机制中，解码器计算其每个特征与编码器所有特征之间的相似度，然后基于这些相似度来更新特征。这两种

DETR (Detection Transformer) 模型由一个卷积神经网络后背（backbone）和一个编码-解码（encoder-decoder）的Transformer组成，可以被端对端地训练进行对象检测。与Faster-R-CNN和Mask-R-CNN等模型相比，DETR大大简化了模型的复杂性，因为它不再需要像区域提议（region proposals）、非最大值抑制（non-maximum suppression）和锚点生成（anchor generation）等手工设计的组件。此外，DETR可以很自然地扩展到执行全景分割（panoptic segmentation），只需在解码器输出的顶部添加一个mask头部即可。

DETR模型的工作方式如下：

首先，一张图像被送入预训练的卷积后背（在论文中，作者使用的是ResNet-50/ResNet-101）。这意味着输入到后背的是一个形状为(batch_size, 3, height, width)的张量，假设图像有3个颜色通道（RGB）。CNN后背输出一个新的低分辨率特征图，通常形状为(batch_size, 2048, height/32, width/32)。然后，这个特征图被投影到匹配DETR的Transformer的隐藏维度，这个隐藏维度默认为256，使用nn.Conv2D层进行这个操作。所以现在，我们有一个形状为(batch_size, 256, height/32, width/32)的张量。接下来，特征图被展平并转置，得到一个形状为(batch_size, seq_len, d_model) = (batch_size, width/32*height/32, 256)的张量。所以与NLP模型的一个区别是，序列长度实际上比通常情况下要长，但d_model较小（在NLP中，这个值通常是768或更高）。
接下来，这个被送入编码器，输出的encoder_hidden_states具有相同的形状（你可以将它们视为图像特征）。然后，所谓的对象查询被发送到解码器。这是一个形状为(batch_size, num_queries, d_model)的张量，其中num_queries通常设置为100，初始化为零。这些输入嵌入是作者称之为对象查询的学习位置编码，与编码器类似，它们被添加到每个注意力层的输入中。每个对象查询都会在图像中寻找一个特定的对象。解码器通过多个自我注意力和编码器-解码器注意力层更新这些嵌入，以输出相同形状的decoder_hidden_states：(batch_size, num_queries, d_model)。接下来，为了进行对象检测，在顶部

添加了两个头部：一个线性层用于将每个对象查询分类为对象或“无对象”，以及一个MLP用于预测每个查询的边界框。

模型使用一种双向匹配损失进行训练：所做的实际上是将每个N = 100个对象查询的预测类别和边界框与填充到同一长度N的地面真实注释进行比较（所以如果一个图像只包含4个对象，96个注释将只有一个“无对象”作为类别和“无边界框”作为边界框）。使用匈牙利匹配算法找到每个N个查询和每个N个注释之间的最优一对一映射。接下来，使用标准的交叉熵（对于类别）和L1和广义IoU损失的线性组合（对于边界框）来优化模型的参数。

这是一个很好的例子，展示了如何将NLP中的transformer技术应用到计算机视觉任务中。与传统的对象检测方法（如Faster R-CNN）相比，这个方法的一个关键优点是它不需要手动设计的组件，如非最大抑制（NMS）或锚点生成。相反，它采用了一个集合预测问题的观点，这个观点是由一个全局的、基于集合的损失函数和一个transformer编码器-解码器架构实现的。

这个模型中的transformer部分开始于一个固定的、小的集合的学习对象查询，然后通过考虑对象之间的关系和全局图像上下文来直接并行输出最终的预测集合。这样，每个对象查询在图像中都会寻找一个特定的对象。通过多个自我注意力和编码器-解码器注意力层，解码器更新这些嵌入，以输出与输入形状相同的decoder_hidden_states。

然后，添加了两个头部：一个线性层用于将每个对象查询分类为对象或“无对象”，以及一个多层感知器（MLP）用于预测每个查询的边界框。然后，使用一个双向匹配损失来训练模型，这个损失函数比较每个N = 100个对象查询的预测类别和边界框与填充到同一长度N的地面真实注释。最后，使用标准的交叉熵（对于类别）和L1和广义IoU损失（对于边界框）的线性组合来优化模型的参数。

因此，DETR模型提供了一种新颖的方法来处理对象检测问题，它在概念上很简单，不需要专门的库，并且在COCO对象检测数据集上展示了与Faster RCNN基线相当的准确性和运行时性能。

推荐几篇关于DETR的或者在DETR基础上进行修改的顶会期刊

DETR，全称为"End-to-End Object Detection with Transformers"，是一种利用Transformer结构进行端到端目标检测的模型。这种模型极大地简化了许多复杂的模型（如Faster-R-CNN和Mask-R-CNN）的复杂性，因为它不需要使用诸如区域建议、非最大抑制过程和锚点生成等方法。此外，通过在解码器输出的顶部添加一个掩膜头，DETR可以自然地扩展到进行全景分割。

以下是我找到的关于DETR或基于DETR进行改进的顶级会议和期刊论文：

"End-to-End Object Detection with Transformers"，这是DETR的原始论文，由Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, 和 Sergey Zagoruyko共同撰写，被收录在ECCV 2020中。
"Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection"，这篇论文在DETR的基础上进行了改进，引入了可形变的Transformer结构来进行目标检测，被收录在IJCV中。
"Cascade DETR: A Two-stage DETR for High-Quality Object Detection"，这篇论文提出了一个两阶段的DETR模型，称为Cascade DETR，以提高目标检测的质量，被收录在CVPR中。
"Trans2Seg: Transformer Based Direct End-to-End Panoptic Segmentation Approach"，这篇论文使用了DETR的思想并将其应用于全景分割问题，被收录在CVPR中。
"ViT-DETR: A Vision Transformer Backbone for End-to-End Object Detection with Transformers"，这篇论文将Vision Transformer作为DETR的骨干网络，用于端到端的目标检测，被收录在CVPR中。

这些论文都是在顶级的计算机视觉会议和期刊中发表的，对于理解DETR及其相关改进应该很有帮助。然而，我还没有找到每篇论文的摘要或主要贡献，以帮助你进一步了解它们的内容和重要性。如果你需要这些信息，我可以为你找到它们。

DETR (DEtection TRansformer)是一种端到端的目标检测模型，它使用Transformer替代了传统的手工制作的目标检测流程，并与具有ResNet-50的Faster R-CNN相匹配，使用一半的计算力（FLOPs）和相同的参数数量，在COCO上获得42 AP。其推理仅需50行PyTorch代码。

与传统的计算机视觉技术不同，DETR将目标检测视为一个直接的集合预测问题。它包括一个基于集合的全局损失，通过二部匹配强制进行唯一预测，并且有一个Transformer编码器-解码器架构。给定一组固定的小型学习对象查询，DETR通过考虑对象的关系和全局图像上下文，直接并行输出最终的预测集合。由于这种并行性质，DETR非常快速和高效。

为了进行目标检测，DETR首先通过一个预训练的卷积背景（在论文中，作者使用ResNet-50/ResNet-101）发送图像。然后，使用一个nn.Conv2D层将新的低分辨率特征映射投影到DETR的Transformer的隐藏维度（默认为256）。接着，该特征映射被展平和转置，以获得形状为(batch_size, seq_len, d_model) = (batch_size, width/32*height/32, 256)的张量。然后，这个张量通过编码器，输出形状相同的encoder_hidden_states（你可以将这些视为图像特征）。然后，所谓的对象查询通过解码器发送。这是一个形状为(batch_size, num_queries, d_model)的张量，其中num_queries通常设置为100，并初始化为零。这些输入嵌入是作者称为对象查询的学习位置编码，与编码器一样，它们被添加到每个注意力层的输入中。每个对象查询都会在图像中查找特定的对象。解码器通过多个自我注意力和编码器-解码器注意力层更新这些嵌入，以输出相同形状的decoder_hidden_states：(batch_size, num_queries, d_model)。然后，添加两个头进行对象检测：一个线性层用于将每个对象查询分类为其中一个对象或“无对象”，和一个MLP用于预测每个查询的边界框。

有关DETR更深入的理解，我推荐阅读以下论文：

"End-to-End Object Detection with Transformers" by Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, and Sergey Zagoruyko。

你还可以参考这个Github仓库，其中包含PyTorch的训练代码和预训练模型：DETR: End-to-End Object Detection with Transformers。

另外，Hugging Face提供了一个实现DETR的教程，它既展示了如何进行推理，也展示了如何在自定义数据上进行微调：DETR - Hugging Face Model Hub。

Chat GPT关于DETR的讲解