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【目标检测】对DETR的简单理解

1. Abs

两句话概括：

1. 第一个真正意义上的端到端检测器
2. 最早将transformer应用到计算机视觉领域方法之一

2. Intro

基于Conv目标检测方法，如YOLO，在精度和速度上都已经非常优秀。
但是这些传统算法往往需要prior和post-process流程，导致额外的计算量，需要复杂的代码来部署模型。

prior：例如，YOLOv5使用聚类算法提前计算anchor boxes
post-process：例如，NMS去除多余预测框

DETR则完全不需要这些，从输入到输出，一气呵成，简洁优雅。

3. Method

3.1 模型结构

网络架构如图所示，同样非常简单

1. 一个backbone：提取特征
2. 两个transformer
   1. encoder：将特征图展平成序列，加上位置编码，使用self-attn进一步处理，使得每个特征向量关注到合适的特征表示
   2. decoder：cross-attn，query在特征序列上“逐个问询是否存在目标，目标在哪，有多大”，使得query学习到目标的位置信息和特征表示
3. 两个FFN：对query的信息进行“解压”，得到预测结果（类别和边界框）。

3.2 Loss

分类：负log损失
bbox:（GIoU）IoU损失 + L1损失

4. Exp

除了AP75和APs，DETR在同样的参数规模下都超过了Faster RCNN，但是计算量和检测速度更慢。

5. Discussion

5.1 二分匹配

匈牙利算法可参考[3]

• 由于DETR默认使用100个queries，即模型输出100个预测框，而实际目标数量只有几个；
• 因此，需要通过二分匹配算法得到最终的预测结果；
• 简单来说，就是要把query和gt一一对应，如果一张图像中有5个gt，则在100个queries中通过匹配算法筛选出5个最接近gt的预测结果。

5.2 注意力机制

如图是decoder的注意力可视化结果，可以看到query更关注于物体的边边角角，为目标定位提供了有效信息。

5.3 方法存在的问题

1. 使用self-attn，太长的特征序列会导致爆炸的计算量，因此输入图像也不能太大
2. transformer收敛速度慢，训练时间长
3. 小目标效果一般

6. Conclusion

DETR为目标检测提供了简洁有效的端到端检测框架，且达到了主流检测器的水平，但仍然有较多改进空间。

参考

[1] https://arxiv.org/abs/2005.12872
[2] https://www.bilibili.com/video/BV1ZT411D7xK/
[3] https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/125992305