🎯 目标检测与Transformer原理图解

目标检测技术概览

目标检测是计算机视觉的核心任务之一，主要包含以下流程：

1. 特征提取 - 使用CNN等模型提取图像特征
2. 候选框生成 - 通过RPN网络生成潜在目标区域
3. 分类与回归 - 对候选框进行类别预测和坐标修正
4. 后处理 - 非极大值抑制（NMS）去除冗余框

Transformer模型原理

Transformer通过自注意力机制实现序列处理，关键组件包括：

• 🧠 自注意力（Self-Attention）模块
• 🔄 多头注意力（Multi-Head Attention）
• ⚙️ 前馈神经网络（FFN）

技术关联图谱

目标检测与Transformer的结合点：

• ⚙️ 检测头中使用Transformer替代传统CNN
• 📊 多尺度特征融合能力
• 🧩 与YOLOv7等模型的架构演进

点击查看Transformer在目标检测中的应用案例