DETR (Detection Transformer)

DETR (Detection Transformer) es un marco de extremo a extremo para la detección de objetos introducido por Carion et al. en 2020 que reformula la detección como un problema de predicción de conjuntos directa utilizando transformadores. A diferencia de los enfoques tradicionales que utilizan posprocesamiento diseñado a mano como la supresión no máxima, DETR trata la detección de objetos como un problema de secuencia a secuencia donde el transformador predice todos los objetos a la vez.