DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的目标检测算法，由Facebook人工智能研究院（FAIR）于2020年提出。它突破了传统目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）基于卷积神经网络（CNN）和区域提议（Region Proposal）的设计范式，将目标检测问题转化为一个集合预测（Set Prediction）问题，实现了端到端的训练和推理。
DETR的核心思想
DETR将目标检测视为一个直接集合预测任务，即直接从输入图像中预测一组无序的目标集合（包括类别和位置），而无需显式的区域提议或后处理步骤（如非极大值抑制，NMS）。其核心创新在于：
-
Transformer架构的应用：
- 编码器-解码器结构：DETR使用卷积神经网络（如ResNet）作为骨干网络提取图像特征，随后通过Transformer的编码器对特征进行全局建模，捕捉长距离依赖关系。
- 解码器生成目标查询：解码器通过一组可学习的“目标查询”（Object Queries）与编码器特征交互，逐步生成每个目标的预测。
-
集合预测与二分匹配：
- 无序集合预测：传统目标检测算法需要为每个目标分配一个的锚框或区域，而DETR直接预测一个无序的目标集合，避免了复杂的后处理。
- 二分匹配损失：通过匈牙利算法（Hungarian Algorithm）实现预测结果与真实标签的二分匹配，计算集合级别的损失（包括类别损失和位置损失），从而实现端到端训练。
DETR的算法流程
-
特征提取：
- 使用卷积骨干网络（如ResNet）提取输入图像的特征图。
- 将特征图展平并添加位置编码，输入Transformer编码器。
-
Transformer编码器：
- 通过自注意力机制对特征图进行全局建模，捕捉图像中的长距离依赖关系。
-
Transformer解码器：
- 使用一组可学习的目标查询与编码器特征交互，逐步生成每个目标的预测。
- 每个目标查询对应一个潜在的目标，解码器通过多轮迭代更新查询，最终输出每个目标的类别和位置。
-
损失计算与优化：
- 通过二分匹配算法将预测结果与真实标签进行匹配，计算集合级别的损失（包括类别损失和位置损失）。
- 使用优化器（如AdamW）更新模型参数。
-
推理阶段：
- 直接输出无序的目标集合，无需后处理步骤（如NMS）。
DETR的优势
- 端到端训练：DETR实现了从输入图像到目标检测的端到端训练，简化了模型设计。
- 全局建模能力：Transformer的自注意力机制能够捕捉图像中的长距离依赖关系，有助于处理遮挡和复杂背景。
- 无需后处理：DETR直接输出无序的目标集合，避免了NMS等后处理步骤，提高了推理效率。
DETR的挑战与改进
-
收敛速度慢：DETR的训练收敛速度较慢，需要更多的训练轮次。
- 改进：后续研究（如Deformable DETR、Sparse R-CNN）通过引入可变形注意力机制或稀疏查询，显著提高了收敛速度。
-
小目标检测性能：DETR对小目标的检测性能较弱。
- 改进：通过多尺度特征融合、改进位置编码等方式提升小目标检测能力。
-
计算资源需求：Transformer架构的计算复杂度较高，对硬件资源要求较高。
- 改进：通过模型剪枝、量化等技术降低计算成本。
DETR的应用场景
DETR及其改进版本在多个领域展现出强大的性能，包括：
- 通用目标检测：在COCO等基准数据集上取得优异成绩。
- 实例分割：通过扩展DETR的架构，实现端到端的实例分割。
- 全景分割：结合语义分割能力，实现全景分割任务。
- 多模态任务：DETR的架构易于扩展，可应用于视频理解、3D检测等多模态任务。
DETR通过将Transformer架构引入目标检测领域，开创了基于集合预测的目标检测新范式。其核心创新在于将目标检测问题转化为无序集合预测任务，通过二分匹配损失实现端到端训练。尽管DETR在收敛速度和小目标检测方面存在挑战，但其全局建模能力和端到端设计的优势为目标检测领域带来了新的研究方向。后续研究通过改进模型架构和训练策略，进一步提升了DETR的性能和应用范围。
