【计算机视觉 | 目标检测】Object query的理解

分手后的思念是犯贱 2023-10-08 23:23 67阅读 0赞

以下是Object query的几个常见理解：

## 一、理解1 ##

在目标检测中，Object Query可以理解为查询对象，是用于检测任务中对每个目标进行描述的一种方式。它是Transformer中的一种重要结构，可以将检测任务转化为对预测结果与特征图的相似性进行计算。

**在DETR中，每个Object Query都可以看作是一个目标的表示，它与预测结果的每个位置进行相似性比较，从而找到最匹配的预测结果。**

具体来说，DETR模型中的Object Query是由Transformer Decoder的输出层生成的。在Decoder中，每个输出位置都被分配给一个Object Query，其向量表示可以看作是对目标类别和位置的编码。在预测时，每个Object Query与Encoder输出的特征图进行匹配，以确定每个Object Query应该与特征图中的哪个位置相关联。然后，使用RoI Align从特征图中提取与每个Object Query相关的区域特征，最终生成与每个Object Query对应的检测结果。

总的来说，Object Query是DETR模型中用于描述每个目标的一种方式，通过与Encoder输出的特征图匹配并使用RoI Align提取区域特征，可以获得对目标位置和类别的准确描述，进而实现目标检测。

## 二、理解2 ##

Object query 是 DETR 中的一个重要概念，是指用于检测模型输出检测目标的预测框的一个向量表示。

**在 DETR 中，Object query 是由 transformer 解码器产生的，它由一组预定义的向量组成，每个向量代表一个预测框。这些向量可以被视为检测模型的输出类别和空间信息的结合，其中类别信息用于区分不同的目标，而空间信息则描述了目标在图像中的位置。**

在检测阶段，DETR 的解码器生成了一组 object query 向量，然后将它们与编码器的输出特征图进行注意力匹配。通过对注意力匹配结果进行加权和操作，DETR 可以得到每个预测框的特征表示。这些特征表示被用于计算预测框的类别和位置。

Object query 的设计是 DETR 的一个重要贡献，它解决了传统目标检测方法中需要预先设定 anchor box 的问题。传统目标检测方法中，anchor box 的大小和位置是预先设定的，这样就可能会导致一些目标无法被恰当地覆盖。而 DETR 中使用 object query 向量代替 anchor box，可以在不依赖于预先设定 anchor box 的情况下进行目标检测，从而更好地适应不同大小和形状的目标。

## 三、理解3 ##

在目标检测中，Object query（物体查询）是指在检测过程中用来查询目标的特征向量。一般来说，Object query是由Transformer Decoder的最后一层产生的。

对于每个查询向量，它会对特定位置的特征图进行查询，从而得到与该查询向量最相似的特征位置，也就是目标位置，同时得到该位置对应的类别概率。

因此，Object query在目标检测中扮演着很重要的角色，它可以帮助我们快速地检测目标并确定它们的位置和类别。