DETR 變壓器偵測
DETR（DEtection TRansformer）將目標偵測重新定義為使用變壓器解決的直接集合預測問題，消除了錨框和非極大值抑制等手工設計的步驟。
概述
It matters because it gave detection a clean, end-to-end pipeline that inspired a wave of transformer-based vision models.
深入探討
DETR 由 Facebook AI 於 2020 年推出，將 CNN 主幹與 Transformer 編碼器-解碼器結合。 CNN提取圖像特徵；編碼器混合整個圖像的全局上下文；解碼器採用一組固定的學習“物件查詢”，並將每個查詢轉換為檢測到的物件（類別加邊界框）或“無物件”結果。關鍵的新穎之處在於二分匹配：在訓練期間，匈牙利演算法在預測和真實物件之間找到一對一的分配，因此模型學習直接為每個物件輸出一個唯一的框架。這消除了非極大值抑制和錨定調整。權衡是收斂速度慢和小物體精度較弱，Deformable DETR 等後續產品解決了這個問題。
技術洞察
DETR 的定義機制是匈牙利匹配的基於集合的損失。它不是對數千個錨框進行評分，而是發出固定數量的預測（通常是 100 個對象查詢），並將它們與真實對像一對一匹配，懲罰匹配對上的分類和框錯誤，並將不匹配的查詢推向“無對象”。由於匹配是一對一的，因此透過設計而不是單獨的後處理步驟來抑制重複檢測。
戰略影響
速度與規模
視覺人工智慧可以大規模自動化檢查、檢測和標記任務。
配裝選擇
創意團隊可以透過更少的手動修改來更快地建立概念原型。
團隊與工作流程
操作可以使用以前難以處理的影像和視訊訊號。
DETR 變壓器偵測的未來
DETR 推出了全系列偵測變壓器。 Deformable DETR、DAB-DETR、DN-DETR 和 DINO 等變體極大地加快了訓練速度並提高了準確性，其中 DINO 型模型達到了檢測基準的最高水平。基於查詢的端到端範例現在擴展到分段、追蹤和 3D 偵測，並在此基礎上建立開放詞彙偵測器。預計檢測、分割和語言基礎將繼續整合到統一的轉換器架構中，DETR 被認為是消除手工啟發式方法的關鍵步驟。
現實世界的實施
在自動駕駛研究資料集中偵測和裝箱行人和車輛
當擴展到每像素掩模預測時，為全景分割提供動力
作為開放詞彙和接地探測器的骨幹架構
定位零售貨架圖像中的對象，無需調整每個資料集的錨點大小
風險與防護欄
如果出處不明，肖像權和同意可能會成為法律風險。
模型表現可能因光照、人口統計和環境的不同而有所不同。
除非監控置信閾值，否則誤報可能會被忽略。
實施路線圖
定義精確度、召回率和錯誤成本的接受標準。
使用符合實際生產條件的數據進行測試。
為低置信度或高影響力的預測添加人工審核。
追蹤模型漂移並在相機或資料集變更後重新驗證。
不斷探索
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常見問題
What is DETR Transformer Detection?
DETR（DEtection TRansformer）將目標偵測重新定義為使用變壓器解決的直接集合預測問題，消除了錨框和非極大值抑制等手工設計的步驟。這很重要，因為它為檢測提供了一個乾淨的端對端管道，激發了基於 Transformer 的視覺模型的浪潮。
與 Faster R-CNN 等傳統偵測器相比，DETR 去除了什麼？
DETR 是端對端的，直接預測一組框，消除了錨點和非極大值抑制後處理步驟。
DETR 在訓練期間使用哪種演算法將預測與地面實況物件進行配對？
DETR 使用匈牙利演算法在預測和真實物件之間形成一對一的分配，以實現其集合損失。
DETR 的「物件查詢」是什麼？
物件查詢是固定數量的學習向量；解碼器將每個結果轉換為物件預測或「無物件」結果。
DETR結合了什麼整體架構？
DETR 將特徵的捲積主幹與用於集合預測的轉換器編碼器-解碼器配對。
為什麼DETR不需要非極大值抑制？
一對一配對損失教會模型為每個物件發出單一預測，因此不需要重複刪除後處理。