介绍基于Transformer的目标检测算法

Transformer 是一种自注意力机制的神经网络架构，能够处理序列数据并进行高效的翻译和文本分类等任务。在目标检测领域，也有一些基于 Transformer 的算法被提出。

其中，最有名的可能是 DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)。DETR 采用了 Transformer 来代替传统的卷积神经网络，能够直接从图像中预测目标的位置和类别。DETR 在目标检测效率方面有很大的提升，并且它的模型参数较少，易于训练。

另一个基于 Transformer 的目标检测算法是 TensorMask(TensorMask: A Fou