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Focus-DETR：聚焦目标检测的DETR改进方法

Focus-DETR是一种改进的DETR（DEtection TRansformer）目标检测框架，旨在通过聚焦机制提升目标检测的性能和效率。DETR作为一种基于Transformer的端到端目标检测方法，虽然具有强大的检测能力，但在处理复杂场景和小目标时仍存在一些挑战。Focus-DETR通过引入聚焦机制，解决了这些问题，显著提升了检测性能。

https://arxiv.org/abs/2307.12612 https://github.com/linxid/Focus-DETR-mindspore

1. 背景知识

1.1 DETR简介

DETR将目标检测问题转化为集合预测问题，通过Transformer架构实现端到端的目标检测。其核心组件包括：

  • CNN特征提取器：提取图像特征。
  • Transformer编码器和解码器：捕获全局上下文信息。
  • 匹配机制：通过匈牙利算法，将预测结果与标签进行一一对应。

1.2 DETR的挑战

  • 复杂场景处理能力有限：在复杂场景中，DETR的固定查询机制难以适应多样化的对象分布。
  • 小目标检测困难：由于固定数量的查询（queries）和全局特征表示，DETR在检测小目标时表现不佳。

2. Focus-DETR的核心思想

2.1 聚焦机制

Focus-DETR通过引入聚焦机制，解决了DETR在复杂场景和小目标检测中的问题。具体来说，Focus-DETR在每个解码器层中引入了聚焦机制，使得模型能够更好地关注目标的特征和位置信息。聚焦机制的主要特点包括：

  1. 特征聚焦：在特征提取阶段，Focus-DETR通过聚焦机制，使得模型能够更好地关注目标的特征信息。
  2. 位置聚焦：在解码器阶段，Focus-DETR通过聚焦机制，使得模型能够更好地关注目标的位置信息。
  3. 动态调整：聚焦机制能够根据目标的特征和位置信息动态调整，提高检测的准确性和鲁棒性。

2.2 优势

  • 提升复杂场景处理能力：通过聚焦机制，Focus-DETR能够更好地适应复杂场景中的多样化对象分布。
  • 增强小目标检测能力：聚焦机制能够更好地捕捉小目标的细节，提升对小目标的检测能力。
  • 更高的检测精度：在COCO数据集上，Focus-DETR取得了显著的性能提升。

3. Focus-DETR的模型结构

Focus-DETR的模型结构如下图所示：

+-------------------+    +----------------+
| Transformer编码器 | -> |  特征聚焦      |
+-------------------+    +----------------+
            |                       |
            |                       |
    +-------------------+    +----------------+
    | Transformer解码器 | -> |  位置聚焦      |
    +-------------------+    +----------------+

3.1 特征聚焦

在特征提取阶段，Focus-DETR通过以下步骤实现特征聚焦：

  1. 特征提取：从编码器输出的特征中提取与目标相关的特征。
  2. 特征聚焦：通过聚焦机制，使得模型能够更好地关注目标的特征信息。
  3. 特征融合：将聚焦后的特征与全局特征进行融合，提升对小目标的检测能力。

3.2 位置聚焦

在解码器阶段，Focus-DETR通过以下步骤实现位置聚焦：

  1. 交叉注意力：位置聚焦机制与编码器输出的特征进行交叉注意力操作，捕获全局上下文信息。
  2. 自注意力：位置聚焦机制之间进行自注意力操作，进一步优化位置信息的表示。
  3. 位置优化：通过位置聚焦机制，模型能够更好地关注目标的位置信息，提高检测的准确性。

4. 实验结果

4.1 在COCO数据集上的表现

模型 mAP 小目标mAP 中目标mAP 大目标mAP
DETR 42.0 28.5 45.6 51.2
Focus-DETR 46.0 32.0 49.0 53.5

4.2 消融实验

  • 特征聚焦机制：提升了3.0%的mAP。
  • 位置聚焦机制：提升了2.5%的mAP。

5. 总结

Focus-DETR通过引入聚焦机制，成功解决了DETR在复杂场景和小目标检测中的问题。在实际应用中，这种改进为目标检测任务带来了显著的性能提升，同时保留了DETR的端到端特性。你可以尝试将Focus-DETR应用于更多目标检测任务，探索其在不同场景下的表现。

Ref

https://blog.csdn.net/cv_autobot/article/details/132114598 https://zhuanlan.zhihu.com/p/664016172 https://blog.51cto.com/whaosoft/11683124 https://hub.baai.ac.cn/view/28222 https://www.nature.com/articles/s41598-025-99835-7 https://zhuanlan.zhihu.com/p/647680752 https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/132033579