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论文讲解：https://www.bilibili.com/video/BV1GB4y1X72R/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7e5eb1b53aea4e859474207d5132cffa

论文翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/362945932

注：该文记录自己在学习DETR、以及看论文过程中对该模型的理解。由于已经有很多大佬翻译了该论文，且沐神和bryanyzhu大佬对该论文已进行详细的讲解，因此该文其实是对这些公开学习资料的总结以及个人见解。参考链接上面给出

End-to-End Object Detection with Transformers论文理解

以前的目标检测模型很少有端到端的方法，都需要一个后处理操作比如NMS操作，用来去除冗余的框。

这里提出的DETR不需要proposal，也不需要Anchor，直接利用Transformer这种能够全局建模的能力，把目标检测看成集合预测。这样就没有那么多Anchor，没有那么多框（每个检测目标只出一个框），也就不需要NMS，因此就没有那么多的超参数要去调了。

DETR步骤：

Fig. 1: DETR通过将普通CNN与transformer架构相结合，直接(并行)预测最后的检测结果集合。在训练过程中，二部匹配框唯一地将真实框(ground truth boxes)分配给预测结果。没有匹配的预测结果应该产生一个no object(∅)类的预测。

第一步：卷积神经网络（CNN）抽特征

第二步：用Transformer encoder学习全局特征

使用了Transformer encoder，那每一个点，或者说每一个特征，就跟这个图片里其他的特征有交互了，这样网络就大概知道哪块是哪个物体，哪块又是另一个物体了，就能实现对同一个物体只出一个框了，这种全局处理，可以很好的去除冗余的框。

第三步：就是用Transformer decoder生成预测框，上图中没有体现object query

decoder的输入为encoder输出的编码矩阵、位置编码以及可学习的object queries矩阵。它仍然遵循transformer的标准结构，使用multi-head self-attention模块处理维度为（N，256）维的张量object queries得到N个预测值。但与原始的transformer使用自回归模型一次预测一个元素最终得到预测序列不同的是，DETR并行的解码object queries得到output embedding，维度为(N，256)，它们通过FFN独立地预测出box prediction和class label。

3.1 object queries编码矩阵

object queries是可学习的位置编码，被添加到decoder中每个自注意力层的输入中。该矩阵可以看成有N个不同的人从N个角度向模型提问当前位置是否有目标。在网络中的作用类似于给网络划重点，让网络着重关注这几个部分。图4是20个prediction slots（out of N=100 prediction slots）对coco数据集每张图片预测到的目标框中心点的可视化。

图4 图中绿色的点对应小目标的框的中心点，红色对应大目标水平方框的中心点，蓝色对应大目标垂直方框的中心点。
由图4可以发现，每个object queries上的slot都学会了在某些区域以及box尺寸上专门的operating mode。而几乎所有的slot都有一种预测大型目标的operating mode，因为大目标在coco数据集中是很常见的。

第四步：把生成的预测框和ground Truth的框做一个匹配

4.1 FNN

最终预测是由三层的FFN计算得到的，FFN使用ReLU激活函数。FFN根据decoder的output emdedding得到归一化的预测bounding-box（包括中心坐标、高度和宽度），然后使用softmax函数预测类标签。
推理的时候没有第四步，直接卡一个置信度即可

此外，DETR可以直接在后边加一个分割的检测头，前边的主干网络都不用动即可实现分割任务。

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DETR小物体检测不怎么样，而且训练还特别慢，需要500个epoch，但是作者很巧妙的引入了别的优点比如多任务、遍地开花。

二分图匹配？？（使用匈牙利算法）

DeformableDETR通过多尺度特征解决了小物体检测的问题，还解决了训练慢的问题