DETR (Detection Transformer)

DETR (Detection Transformer) è un framework end-to-end per il rilevamento di oggetti introdotto da Carion et al. nel 2020, che riformula il rilevamento come un problema di predizione diretta di insiemi tramite transformer. A differenza degli approcci tradizionali che utilizzano post-processing manuali come la non-maximum suppression, DETR tratta il rilevamento di oggetti come un problema sequence-to-sequence in cui il transformer predice tutti gli oggetti contemporaneamente.