卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，主要通过在输入数据上应用卷积操作和池化操作来提取特征，然后通过全连接层进行分类或回归任务。CNN在图像识别、目标检测和语义分割等任务中取得了巨大成功。

Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务。Transformer模型通过多头注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，避免了传统循环神经网络和卷积神经网络中的信息传递瓶颈问题。Transformer模型在机器翻译、文本生成和语言建模等任务中取得了很好的效果。

既然CNN卷积神经网络在计算机视觉任务上这么强大，且transformer 的注意力机制效果又这么好，是不是可以把卷积操作与注意力机制结合起来？

答案是肯定的

DETR（DEtection TRansformers）模型是一种结合了卷积神经网络和Transformer模型的目标检测模型。Facebook AI研究院提出的用于目标检测的CV模型。它结合了卷积神经网络（CNN）和Transformer编码器-解码器，利用Transformer的多功能和强大的关系建模能力来替代手工设计的规则。DETR模型将检测任务建模为翻译任务，将目标位置的边界框坐标直接作为翻译任务的目标输出。通过这种方式，DETR模型能够直接在整个图像上交互和建模，避免了传统目标检测方法中需要使用anchor机制和NMS等复杂的后处理步骤。

DETR模型首先使用卷积神经网络来提取图像特征，然后通过Transformer编码器和解码器来学习目标的位置和类别信息。DETR模型通过全局注意力机制来实现目标检测任务，避免了传统目标检测方法中需要设计复杂的网络结构和损失函数的问题。#动图详解transformer模型#