CNN卷积+Transformer打造DETR视觉模型|detr|transformer|卷积|编码器|视觉模型|视频生成模型

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。