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：BackboneDETR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。TransformerDETR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
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