基于transformer模型的对象检测算法——BETR模型

transformer模型刚发布时，主要应用于处理NLP领域任务，比如机器翻译等，但是随着注意力机制模型的大火，很多基于transformer模型的魔改模型也相继发布，且transformer模型的注意力机制也被google团队证明可以使用在计算机视觉任务上，特别是swin transformer模型的发布，更是把transformer模型带入了计算机视觉领域。前几篇文章，我们也同样介绍了另外一个基于transformer模型的，应用在计算机视觉任务上的模型BETR。且BETR模型不仅可以使用在对象检测上，还可以使用在对象分割上，本期我们就基于transformer模型来代码实现一下BETR模型。

from PIL import Image
import requests
import matplotlib.pyplot as plt

import torch
from torch import nn
from torchvision.models import resnet50
import torchvision.transforms as T
torch.set_grad_enabled(False);

基于transformer模型的对象检测算法代码实现的第一步是需要我们import python的第三方库，这里主要是torch，确保你在运行本