1.什么是 DETR？
DETR（DEtection TRansformer） 是 Facebook AI（FAIR）于 2020 年提出的 端到端目标检测算法，它基于 Transformer 架构，消除了 Faster R-CNN、YOLO 等方法中的 候选框（Anchor Boxes） 和 非极大值抑制（NMS） 机制，使目标检测变得更简单、高效。
论文：End-to-End Object Detection with Transformers
2.DETR 的核心特点
- 基于 Transformer 进行目标检测，摆脱了 CNN 传统的 Anchor 机制
- 端到端训练，无需像 Faster R-CNN 额外使用 RPN 进行候选框生成
- 全局注意力机制（Self-Attention），可以建模远距离依赖关系，提高检测精度
- 自动去重，不需要 NMS 后处理步骤
- 适用于复杂场景，如密集目标检测
3.DETR 的工作流程
DETR 由 三部分 组成：
- CNN 提取图像特征（ResNet-50 / ResNet-101）
- Transformer 进行目标检测（编码器 + 解码器）
- 最终预测目标类别和边界框（分类 + 位置回归）
DETR 结构示意图
输入图片 -> CNN 提取特征 -> Transformer 处理特征 -> 预测目标类别 + 边界框4.DETR 代码示例
使用 PyTorch 进行 DETR 目标检测
import torch
import torchvision.transforms as T
from PIL import Image
import requests# 载入 DETR 预训练模型
detr = torch.hub.load('facebookresearch/detr', 'detr_resnet50', pretrained=True, trust_repo=True)
detr.eval()# 加载图片并进行预处理
image_path = r"D:\Pictures\test.jpeg"
image = Image.open(image_path)transform = T.Compose([T.Resize(800), T.ToTensor()])
img_tensor = transform(image).unsqueeze(0)# 进行目标检测
with torch.no_grad():outputs = detr(img_tensor)# 输出检测结果
print(outputs)
运行结果
{'pred_logits': tensor([[[-17.4480, -1.4711, -6.0746, ..., -10.0646, -7.2832, 11.1362],[-17.7877, -1.7454, -5.9165, ..., -11.6356, -8.4581, 10.7261],[-18.3903, -1.3194, -7.6447, ..., -11.3595, -6.6635, 11.2573],...,[-18.0295, -1.6913, -6.6354, ..., -11.4836, -7.7729, 10.9814],[-14.4323, 1.3790, -4.2558, ..., -11.5297, -7.8083, 8.1644],[-17.6349, -1.6041, -6.4100, ..., -11.2120, -7.4216, 10.7064]]]), 'pred_boxes': tensor([[[0.4990, 0.5690, 0.4764, 0.7080],[0.5039, 0.5219, 0.4657, 0.6124],[0.3920, 0.5463, 0.2963, 0.6085],[0.5231, 0.5180, 0.4489, 0.6110],[0.4986, 0.5346, 0.4989, 0.5883],[0.5145, 0.5258, 0.5162, 0.6123],[0.4251, 0.5273, 0.3235, 0.5911],[0.4012, 0.5339, 0.2816, 0.5804],[0.4025, 0.5263, 0.2526, 0.5638],[0.5153, 0.5249, 0.4807, 0.6065],[0.6775, 0.8235, 0.0436, 0.0436],[0.4380, 0.5365, 0.3368, 0.5919],[0.5044, 0.5242, 0.4791, 0.6314],[0.7352, 0.8131, 0.0248, 0.0464],[0.4567, 0.8361, 0.0448, 0.0530],[0.4981, 0.5287, 0.4715, 0.6199],[0.5047, 0.5239, 0.4570, 0.6045],[0.6295, 0.5182, 0.2367, 0.6062],[0.5980, 0.5261, 0.2878, 0.6313],[0.5106, 0.5218,代码解析
- 载入 Facebook 预训练的 DETR 模型（
detr_resnet50） - 使用 ResNet 预处理输入图像
- 利用 Transformer 进行目标检测 并输出检测框
5.DETR vs Faster R-CNN vs YOLO
| 模型 | 方法 | 检测方式 | 速度（FPS） | mAP（COCO） | 特点 |
|---|---|---|---|---|---|
| Faster R-CNN | 双阶段 | RPN + ROI 池化 | ⏳ 5-10 | 🎯 76.4% | 高精度，速度慢 |
| YOLOv8 | 单阶段 | 直接预测类别 + 边界框 | ⚡ 60+ | 🎯 92% | 速度快，适合实时检测 |
| DETR | 端到端 | Transformer 进行检测 | ⏳ 15 | 🎯 94% | 无 Anchor / NMS |
- DETR 适用于端到端目标检测，适合大规模数据和复杂场景。
- YOLO 适用于实时检测，而 Faster R-CNN 适用于高精度任务。
6.DETR 的优化方向
- DETR 速度较慢，可优化 Transformer 计算效率（如 Deformable DETR）
- 提升小目标检测能力（DETR 需要更大数据集进行训练）
- 轻量化 DETR（如 Mobile-DETR）以适应移动端部署
7.结论
- DETR 通过 Transformer 解决了目标检测中的 Anchor 机制问题，简化了流程。
- 它具有端到端训练的优势，但速度较慢，适用于高精度目标检测任务。
- 随着 Transformer 在计算机视觉中的应用（如 ViT），DETR 可能成为未来目标检测的主流。
-抽象工厂模式)
