DETR（Detection Transformer）是一种基于变换器架构的目标检测模型，它将目标检测问题转化为直接的集合预测问题。与传统依赖锚点框或区域提议网络的模型不同，DETR结合了变换器作为其主干网络，并使用集合预测头部，使其能够将目标检测处理为序列到序列的任务。这种设计消除了对锚点框的需求，并且允许端到端训练，从而简化了流程并提高了效率。
DETR在自动驾驶、零售（库存管理、货架监控和防损）、工业自动化（质量控制和缺陷检测）以及安全监控（实时检测和跟踪可疑活动或物体）等领域表现出色。
为了深入了解如何在自定义数据集上训练DETR，可以参考相关视频，它提供了训练、评估和使用DETR模型的逐步指导和演示。
变换器架构：与传统的目标检测模型使用卷积神经网络（CNN）作为主干网络不同，DETR采用了变换器的编码器-解码器架构。这种架构能够有效地捕获全局上下文信息，并允许端到端训练。
集合预测：DETR将目标检测问题表述为集合预测问题。通过将目标检测视为集合，它消除了在推理过程中对锚点框和非极大值抑制的需求，简化了流程并提高了效率。
注意力机制：变换器利用自注意力机制，允许它们同时捕获序列中所有元素之间的依赖关系。DETR利用自注意力来捕获图像中局部和全局的依赖关系，增强了其理解对象关系和提高检测精度的能力。
训练方法：DETR在训练过程中使用二分图匹配损失来建立预测和真实边界框之间的关联。这种方法允许DETR处理具有不同数量对象的情况，并避免了锚点匹配的需求。
为了展示DETR的使用，提供了一个Jupyter笔记本，指导用户完成训练、评估和使用DETR模型的整个过程。以下是笔记本的概览：
下载自定义数据集：本节展示了如何使用Roboflow下载COCO格式的自定义数据集。COCO格式通常用于目标检测任务。
创建COCO数据加载器：展示了如何使用torchvision库为训练、验证和测试创建COCO数据加载器。
使用PyTorch Lightning训练模型：这里，笔记本演示了如何使用PyTorch Lightning训练DETR模型。
在测试数据集上进行推理：训练完成后，在测试数据集的随机图像上运行推理。图像被加载、预处理，并通过训练好的模型传递以获得目标检测结果。
评估测试数据集：使用CocoEvaluator类在测试数据集上评估训练好的模型，该类测量精度、召回率和平均精度等性能指标。评估器总结了评估结果。
保存和加载模型：最后，训练好的模型被保存到磁盘以备将来使用。模型稍后可以使用DetrForObjectDetection类加载，并用于推理或进一步训练。