如何看待End-to-End Object Detection with Transformers？
好的，我们来详细探讨一下 EndtoEnd Object Detection with Transformers（基于 Transformer 的端到端目标检测）。这是一个在计算机视觉领域非常重要的进展，彻底改变了传统目标检测的范式。
核心思想的颠覆：告别 NMS，迈向简洁高效
在 Transformer 之前，绝大多数目标检测器都遵循着一个固定的流程：
1. Anchor Generation/Proposal Generation: 生成大量的候选框（Anchors）或区域建议（Proposals）。
2. Feature Extraction: 对这些候选框内的图像区域提取特征。
3. Classification & Regression: 对提取到的特征进行分类（判断是目标还是背景）和边界框回归（微调候选框的位置和大小）。
4. NonMaximum Suppression (NMS): 对生成的许多重叠的、重复的检测框进行后处理，去除冗余，只保留最“好”的框。
其中，NMS 是一个相对繁琐且容易出错的后处理步骤。它会引入超参数，并且在目标密集或目标之间高度重叠时效果会大打折扣。
而 EndtoEnd Object Detection with Transformers 的核心在于，它希望绕过 Anchor Generation 和 NMS，直接从图像中预测出一组固定数量的检测结果（包括类别和边界框），并且这些结果是唯一的，不需要后处理。
Transformer 在目标检测中的引入：DETR 的开创性工作
要理解端到端目标检测，就必须从 DETR (DEtection TRansformer) 开始。DETR 是第一个真正意义上实现了端到端目标检测的 Transformer 模型。
DETR 的架构与工作原理：
DETR 的核心是将目标检测问题看作一个集合预测 (Set Prediction) 问题。它接收一张图像，并输出一组固定数量的预测框，每个框都有一个类别和一个边界框坐标。
DETR 的主要组成部分包括：
1. CNN Backbone:
首先，使用一个标准的 CNN（如 ResNet）来提取图像的特征图。
这个特征图包含了图像的低级和高级视觉信息。
2. Transformer Encoder:
将 CNN 提取的特征图展平（Flatten）并添加位置编码（Positional Encoding）。
然后输入到一个标准的 Transformer Encoder 中。Encoder 的作用是让每个图像区域的特征能够与其他所有区域的特征进行交互和融合。这有助于模型理解全局的图像上下文信息，以及不同物体之间的关系。
经过 Encoder 后的输出，是一个包含全局上下文信息的特征序列。
3. Transformer Decoder:
这是 DETR 最具创新性的部分。它接收两类输入：
Object Queries: DETR 引入了一个固定数量的、可学习的 "object queries"。可以想象成 N 个“探针”，每个探针都试图去“查找”图像中的一个物体。这些 object queries 本身是无意义的，但通过训练，它们会学习到与特定物体（如“猫”、“狗”）关联的表示。
Encoder Output: Transformer Encoder 输出的全局特征序列。
Decoder 的作用是将这些 object queries 与 Encoder 输出的全局特征进行交叉注意力 (CrossAttention)。
关键在于： 每个 object query 都会与整个图像的特征进行交互，并专注于图像中的一个特定物体（如果存在的话）。由于 object queries 的数量是固定的（例如 100 个），最终的预测结果也是固定数量的。
Decoder 会并行地处理这些 object queries。
4. Prediction Heads:
Decoder 的每个输出（对应一个 object query）会通过两个并行的 MLP（多层感知机）头：
Classification Head: 预测物体的类别（包括一个“无匹配”的类别）。
Bounding Box Head: 预测边界框的坐标（通常是归一化的中心点坐标和宽高）。
5. Bipartite Matching Loss:
为了训练 DETR，需要将预测的集合与真实标签的集合进行匹配。
DETR 使用匈牙利算法 (Hungarian Algorithm) 来找到预测框和真实框之间的最佳匹配（最小化总损失）。这确保了每个真实框都能被一个预测框唯一地匹配。
损失函数通常包括：
分类损失 (Classification Loss): 交叉熵损失，用于匹配的类别预测。
边界框损失 (Bounding Box Loss): L1 损失和 GIoU 损失，用于匹配的边界框预测。
无 NMS 的原因： 由于使用了匈牙利算法进行匹配， DETR 的输出是一对一的（每个真实框对应一个预测框，或者被标记为背景），因此天然就不需要 NMS 来消除重叠的框。
DETR 的优势：
端到端: 彻底消除了手工设计的组件（如 Anchor Generation、NMS），使得整个流程更加简洁和自动化。
全局上下文理解: Transformer 的自注意力机制能够捕捉图像的全局信息，以及不同物体之间的长距离依赖关系，这对理解复杂的场景非常有利。
并行预测: 所有检测结果是并行预测的，这在理论上可以提高效率。
潜力巨大: 打开了利用 Transformer 进行目标检测的大门，为后续研究提供了方向。
DETR 的劣势和挑战：
训练难度大: DETR 的训练过程通常比传统的检测器要慢且需要更多的数据和更长的训练时间才能收敛到好的性能。
收敛慢: Transformer 的自注意力机制计算量较大，导致模型收敛较慢。
对小目标检测效果一般: 由于其全局注意力机制，对于非常小的目标可能存在信息丢失或注意力不集中的问题。
计算量大: 原始 DETR 的计算量和内存消耗相对较高。
基于 Transformer 的端到端目标检测的演进（超越 DETR）：
DETR 的出现只是一个开始，研究者们在此基础上提出了许多改进模型，以解决 DETR 的不足之处，并进一步提升性能和效率。这些改进主要集中在以下几个方面：
1. 加速训练和收敛:
Deformable DETR: 引入可变形注意力 (Deformable Attention)。不再计算所有特征点之间的注意力，而是只关注关键的、与查询相关的少量采样点。这大大降低了计算量，加快了收敛速度，并提高了对小目标的检测能力。它将注意力机制从全局稀疏化，从 O(N^2) 降低到 O(N√K)，其中 N 是特征图点数，K 是采样点数。
Conditional DETR: 引入条件查询 (Conditional Queries)，使得 object queries 的更新过程更加高效。
Anchor DETR: 尝试引入一些轻量级的 Anchor 概念来指导 object queries 的学习。
Group DETR: 将 object queries 分组，并在组内进行交互，提高效率。
2. 提高检测性能:
SMCA (Spatial Multiview Convolutional Attention): 结合卷积和注意力机制，提高特征提取能力。
DABDETR: 引入锚点查询 (Anchor Queries)，通过给 object queries 加上先验的锚点信息来引导其学习。
VisTR: 将 DETR 应用于视频目标检测，利用时序信息。
3. 降低计算复杂度:
如上提到的 Deformable DETR 是一个典型的例子。
使用更轻量级的 Transformer 变体。
优化特征提取和注意力计算的实现。
4. 处理小目标和密集目标:
可变形注意力、多尺度特征融合等方法都有助于改善小目标的检测。
更精细的匹配策略和损失函数也有帮助。
为什么 Transformer 在目标检测中如此有效？
强大的长距离依赖建模能力: 目标检测往往需要理解物体之间的相对位置和全局场景。Transformer 的自注意力机制可以轻松捕捉图像中任意两个位置之间的关系，即使它们相距很远。例如，检测一个运动员可能需要知道他在球场上的位置，以及他是否在持球。
并行计算能力: Transformer 的设计使其可以并行处理输入序列，这与传统 RNN 的顺序处理方式形成对比，能够更有效地利用现代硬件的并行计算能力。
易于集成不同模态的信息: Transformer 的架构可以方便地集成不同来源的信息，例如文本描述（用于文本驱动的目标检测）、音频信号等。
“Queries” 的强大约束能力: 通过引入可学习的 object queries，模型被引导去“主动搜索”目标，而不是被动地从候选框中选择。这种主动性为端到端检测提供了可能。
总结和展望：
EndtoEnd Object Detection with Transformers 是目标检测领域的一个里程碑。它成功地将 Transformer 的强大能力引入到目标检测任务中，并通过革新性的集合预测和无 NMS 的范式，极大地简化了检测流程。
虽然原始 DETR 存在训练慢、收敛慢等问题，但后续的改进模型如 Deformable DETR 等已经显著地解决了这些痛点，并在性能和效率上取得了巨大进步。
未来，基于 Transformer 的端到端目标检测仍然有巨大的发展空间：
更高效、更轻量级的 Transformer 结构： 进一步降低计算和内存开销，使其能够部署到资源受限的设备上。
更好的小目标检测和遮挡处理能力： 结合多尺度特征融合、更精细的注意力机制等。
更强的场景理解和上下文推理能力： 利用 Transformer 更好地理解物体之间的关系和场景的整体逻辑。
跨模态与多任务融合： 将目标检测与其他视觉任务（如分割、跟踪、姿态估计）或非视觉任务（如自然语言理解）更紧密地结合。
更灵活的输出格式： 不仅仅是边界框，还可以输出更丰富的语义信息。
总而言之，基于 Transformer 的端到端目标检测是一项令人兴奋的进展，它不仅改变了我们实现目标检测的方式，也为未来的视觉智能开辟了新的道路。
核心思想的颠覆：告别 NMS，迈向简洁高效
在 Transformer 之前，绝大多数目标检测器都遵循着一个固定的流程：
1. Anchor Generation/Proposal Generation: 生成大量的候选框（Anchors）或区域建议（Proposals）。
2. Feature Extraction: 对这些候选框内的图像区域提取特征。
3. Classification & Regression: 对提取到的特征进行分类（判断是目标还是背景）和边界框回归（微调候选框的位置和大小）。
4. NonMaximum Suppression (NMS): 对生成的许多重叠的、重复的检测框进行后处理，去除冗余，只保留最“好”的框。
其中，NMS 是一个相对繁琐且容易出错的后处理步骤。它会引入超参数，并且在目标密集或目标之间高度重叠时效果会大打折扣。
而 EndtoEnd Object Detection with Transformers 的核心在于，它希望绕过 Anchor Generation 和 NMS，直接从图像中预测出一组固定数量的检测结果（包括类别和边界框），并且这些结果是唯一的，不需要后处理。
Transformer 在目标检测中的引入：DETR 的开创性工作
要理解端到端目标检测，就必须从 DETR (DEtection TRansformer) 开始。DETR 是第一个真正意义上实现了端到端目标检测的 Transformer 模型。
DETR 的架构与工作原理：
DETR 的核心是将目标检测问题看作一个集合预测 (Set Prediction) 问题。它接收一张图像，并输出一组固定数量的预测框，每个框都有一个类别和一个边界框坐标。
DETR 的主要组成部分包括：
1. CNN Backbone:
首先，使用一个标准的 CNN（如 ResNet）来提取图像的特征图。
这个特征图包含了图像的低级和高级视觉信息。
2. Transformer Encoder:
将 CNN 提取的特征图展平（Flatten）并添加位置编码（Positional Encoding）。
然后输入到一个标准的 Transformer Encoder 中。Encoder 的作用是让每个图像区域的特征能够与其他所有区域的特征进行交互和融合。这有助于模型理解全局的图像上下文信息，以及不同物体之间的关系。
经过 Encoder 后的输出，是一个包含全局上下文信息的特征序列。
3. Transformer Decoder:
这是 DETR 最具创新性的部分。它接收两类输入：
Object Queries: DETR 引入了一个固定数量的、可学习的 "object queries"。可以想象成 N 个“探针”，每个探针都试图去“查找”图像中的一个物体。这些 object queries 本身是无意义的，但通过训练，它们会学习到与特定物体（如“猫”、“狗”）关联的表示。
Encoder Output: Transformer Encoder 输出的全局特征序列。
Decoder 的作用是将这些 object queries 与 Encoder 输出的全局特征进行交叉注意力 (CrossAttention)。
关键在于： 每个 object query 都会与整个图像的特征进行交互，并专注于图像中的一个特定物体（如果存在的话）。由于 object queries 的数量是固定的（例如 100 个），最终的预测结果也是固定数量的。
Decoder 会并行地处理这些 object queries。
4. Prediction Heads:
Decoder 的每个输出（对应一个 object query）会通过两个并行的 MLP（多层感知机）头：
Classification Head: 预测物体的类别（包括一个“无匹配”的类别）。
Bounding Box Head: 预测边界框的坐标（通常是归一化的中心点坐标和宽高）。
5. Bipartite Matching Loss:
为了训练 DETR，需要将预测的集合与真实标签的集合进行匹配。
DETR 使用匈牙利算法 (Hungarian Algorithm) 来找到预测框和真实框之间的最佳匹配（最小化总损失）。这确保了每个真实框都能被一个预测框唯一地匹配。
损失函数通常包括：
分类损失 (Classification Loss): 交叉熵损失，用于匹配的类别预测。
边界框损失 (Bounding Box Loss): L1 损失和 GIoU 损失，用于匹配的边界框预测。
无 NMS 的原因： 由于使用了匈牙利算法进行匹配， DETR 的输出是一对一的（每个真实框对应一个预测框，或者被标记为背景），因此天然就不需要 NMS 来消除重叠的框。
DETR 的优势：
端到端: 彻底消除了手工设计的组件（如 Anchor Generation、NMS），使得整个流程更加简洁和自动化。
全局上下文理解: Transformer 的自注意力机制能够捕捉图像的全局信息，以及不同物体之间的长距离依赖关系，这对理解复杂的场景非常有利。
并行预测: 所有检测结果是并行预测的，这在理论上可以提高效率。
潜力巨大: 打开了利用 Transformer 进行目标检测的大门，为后续研究提供了方向。
DETR 的劣势和挑战：
训练难度大: DETR 的训练过程通常比传统的检测器要慢且需要更多的数据和更长的训练时间才能收敛到好的性能。
收敛慢: Transformer 的自注意力机制计算量较大，导致模型收敛较慢。
对小目标检测效果一般: 由于其全局注意力机制，对于非常小的目标可能存在信息丢失或注意力不集中的问题。
计算量大: 原始 DETR 的计算量和内存消耗相对较高。
基于 Transformer 的端到端目标检测的演进（超越 DETR）：
DETR 的出现只是一个开始，研究者们在此基础上提出了许多改进模型，以解决 DETR 的不足之处，并进一步提升性能和效率。这些改进主要集中在以下几个方面：
1. 加速训练和收敛:
Deformable DETR: 引入可变形注意力 (Deformable Attention)。不再计算所有特征点之间的注意力，而是只关注关键的、与查询相关的少量采样点。这大大降低了计算量，加快了收敛速度，并提高了对小目标的检测能力。它将注意力机制从全局稀疏化，从 O(N^2) 降低到 O(N√K)，其中 N 是特征图点数，K 是采样点数。
Conditional DETR: 引入条件查询 (Conditional Queries)，使得 object queries 的更新过程更加高效。
Anchor DETR: 尝试引入一些轻量级的 Anchor 概念来指导 object queries 的学习。
Group DETR: 将 object queries 分组，并在组内进行交互，提高效率。
2. 提高检测性能:
SMCA (Spatial Multiview Convolutional Attention): 结合卷积和注意力机制，提高特征提取能力。
DABDETR: 引入锚点查询 (Anchor Queries)，通过给 object queries 加上先验的锚点信息来引导其学习。
VisTR: 将 DETR 应用于视频目标检测，利用时序信息。
3. 降低计算复杂度:
如上提到的 Deformable DETR 是一个典型的例子。
使用更轻量级的 Transformer 变体。
优化特征提取和注意力计算的实现。
4. 处理小目标和密集目标:
可变形注意力、多尺度特征融合等方法都有助于改善小目标的检测。
更精细的匹配策略和损失函数也有帮助。
为什么 Transformer 在目标检测中如此有效？
强大的长距离依赖建模能力: 目标检测往往需要理解物体之间的相对位置和全局场景。Transformer 的自注意力机制可以轻松捕捉图像中任意两个位置之间的关系，即使它们相距很远。例如，检测一个运动员可能需要知道他在球场上的位置，以及他是否在持球。
并行计算能力: Transformer 的设计使其可以并行处理输入序列，这与传统 RNN 的顺序处理方式形成对比，能够更有效地利用现代硬件的并行计算能力。
易于集成不同模态的信息: Transformer 的架构可以方便地集成不同来源的信息，例如文本描述（用于文本驱动的目标检测）、音频信号等。
“Queries” 的强大约束能力: 通过引入可学习的 object queries，模型被引导去“主动搜索”目标，而不是被动地从候选框中选择。这种主动性为端到端检测提供了可能。
总结和展望：
EndtoEnd Object Detection with Transformers 是目标检测领域的一个里程碑。它成功地将 Transformer 的强大能力引入到目标检测任务中，并通过革新性的集合预测和无 NMS 的范式，极大地简化了检测流程。
虽然原始 DETR 存在训练慢、收敛慢等问题，但后续的改进模型如 Deformable DETR 等已经显著地解决了这些痛点，并在性能和效率上取得了巨大进步。
未来，基于 Transformer 的端到端目标检测仍然有巨大的发展空间：
更高效、更轻量级的 Transformer 结构： 进一步降低计算和内存开销，使其能够部署到资源受限的设备上。
更好的小目标检测和遮挡处理能力： 结合多尺度特征融合、更精细的注意力机制等。
更强的场景理解和上下文推理能力： 利用 Transformer 更好地理解物体之间的关系和场景的整体逻辑。
跨模态与多任务融合： 将目标检测与其他视觉任务（如分割、跟踪、姿态估计）或非视觉任务（如自然语言理解）更紧密地结合。
更灵活的输出格式： 不仅仅是边界框，还可以输出更丰富的语义信息。
总而言之，基于 Transformer 的端到端目标检测是一项令人兴奋的进展，它不仅改变了我们实现目标检测的方式，也为未来的视觉智能开辟了新的道路。
网友意见
菜鸟炼丹师，如果描述有误请轻喷，各位大佬分析技术细节已经很到位了，我主要是想写写自己对DETR在high-level层面上的一些认识。
刚看完文章，感觉这篇文章已经上升到了object-part这个层次的learning，而不是传统的学习feature。文章融合了set prediction，OOL多方面的东西，这种object-level的检测其实已经有广泛研究了
包括胶囊网络其实也是这种part-object 层次的学习。文章4分像capsule network，7分像Thomas Kipf 的slot attention，我拿张图出来各位对比一下吧
首先我们来看看DETR和slot attention的联系
- CNN二者都有，作为特征提取，这个毋庸置疑，需要注意的是slot attention将位置信息显式的编码在feature map中，相当于使用transformer时添加的position encoding。
- Slot attention提供 个slot（随机初始化的），然后把这些特征以一种类似于聚类的方式分配到每个slot内部，利用每个slot预测一个object。而DETR所做的事情稍微复杂一点，第一步它通过transformer对集合数据做一个relation（像极了set transformer的样子），这一步打破了feature之间的独立性，加强了特征之间的联系。然后！它提供了 个随机的query vector（这不就是slot吗歪？）。然后DETR做了一件事，如果你看了附录你会发现，他的每个query其实对应着某些特定位置的object的检测，起到了和slot类似的作用。相当于每个query在问一个问题：哪个特征属于我啊？然后key标记应该属于这个q的特征，特征Value根据( )做为权重加权求和形成新的query vector。
- 最后，slot attention是将每个slot解码成图像，然后建模成各个slot的图像混合得到重构结果。而DETR则是对每个query提取类别与位置信息，然后对每个query和label进行匹配，得到监督损失。
最后，因为slot attention是无监督的，他计算的是重构损失。而DETR有label，可以先匹配prediction和label再计算损失（这也是setprediction task常用的方法了）。所以DETR其实不是一个非常novel的想法，但是他确实是第一个将part-object层面的表示方法引入真实场景目标检测的工作，而且很work！在此之前，Hinton老爷子组part-object层面的capsule自编码器只能在简单的mnist数据集work，
而像slot attention之类的基于目标的表示方法也没有在真实场景下投入使用，更多的是关注于distangle的质量以及其他一些指标。
言而总之，在我的观点里，它叩响了了object-centric的表达方式在目标检测的大门，而不再是花大力气去搞pixel-level的特征，object-centric更像是人类大脑的感知方式！
类似的话题
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有