深度解析：DETR的多尺度特征融合

"深度解析：DETR的多尺度特征融合"

作者：禅与计算机程序设计艺术

1. 背景介绍

1.1 目标检测的挑战与传统方法的局限性

目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务，其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标，并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法，如 Faster R-CNN 和 YOLO，通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标 proposals。然而，这些方法存在一些固有的局限性：

• 人工先验知识: 锚框的设计需要大量的先验知识，例如目标的尺寸、长宽比等。这使得模型难以泛化到新的数据集或目标类别。
• 计算复杂度: 生成大量的候选区域会导致计算量大，影响模型的推理速度。
• 特征对齐问题: 由于特征图和候选区域之间的尺寸差异，提取的特征可能无法准确地代表目标。

1.2 DETR 的诞生与 Transformer 在目标检测中的应用

为了克服传统方法的局限性，Facebook AI Research 在 2020 年提出了 DETR (DEtection TRansformer)。DETR 是