本篇论文详细回顾了二十一篇相关的论文，讨论了最近在 DETR 中基于 Transformer 方法的研究进展，并涵盖了最新的改进，包括骨干网络改造，查询设计和注意力优化。同时，我们还比较了所有检测变压器的性能和网络设计。

Jun, 2023

本文综述了计算机视觉中的一个重要问题：显著物体检测（SOD）。研究者们采用基于深度学习的方法进行研究，并从算法分类法到未解决的问题等多个角度全面梳理了深度学习在 SOD 方面的最新进展，提出了一些新观点和实验结果。

Apr, 2019

本研究提出了一个新的高分辨率显著物体检测 (High-Resolution SOD) 方法，该方法使用 HRS10K 数据集和递归多尺度 Transformer (RMFormer) 生成高分辨率显著图。对高分辨率和低分辨率基准测试的广泛实验证明该框架的有效性和优越性。

Aug, 2023

本文提出了一种简单而有效的基于 Vision Transformer（ViT）的网络（SENet），通过采用一种基于不对称 ViT 的编码器 - 解码器结构的简单设计，在隐藏目标检测和显著目标检测两个任务上取得了有竞争力的结果，在精细设计的复杂网络上展现出更大的多样性。

Feb, 2024

提出一种名为 SODFormer 的基于 Transformer 的流式目标检测器，它通过首次集成事件和帧来连续异步检测物体，有效利用丰富的时间线索和融合两种异构视觉流，结果显示该方法在检测性能上优于四种现有方法和八种基线，可以成功处理高速运动和低光条件。

Aug, 2023

该研究论文表明，大规模预训练的 transformers 网络可以显著提高深度神经网络在接近 out-of-distribution 检测上的性能，包括基于图像和基因组学数据的任务，并探索了利用少量样本进行 outlier exposure 及为该类任务提供名称信息的方法。

Jun, 2021

本文提出一种弱监督检测变换器 (Weakly Supervised Detection Transformer) 方法，通过利用大规模预训练数据集的知识，实现对百余种新颖物体的检测，并优化多实例学习框架，从而在大规模新颖物体检测数据集上优于现有模型，在 WSOD 预训练中类别数量比图像数量的重要性更大。

Jul, 2022

本文研究使用纯 Transformer 模型实现复杂视觉任务中的目标检测，发现 Vision Transformer 作为骨干网在检测任务上可以产生与传统卷积网络相媲美的结果，而且能够保持更高的图像分辨率。

Dec, 2020

本文通过在航拍图像中对现有少样本目标检测方法进行深入分析，发现自然图像和航拍图像之间存在较大的性能差距，导致的原因是航拍图像中小物体的数量较多。因此，本文提出了一种精心设计的注意力机制来改善少样本目标检测方法在小物体上的性能，并提出了一种自适应尺度框相似性准则，特别适用于小物体的训练和评估。同时，本文还通过度量学习和微调提出了两种用于通用少样本目标检测的不同方法，其中微调方法在处理诸如跨域少样本目标检测等更复杂场景方面取得了显著的成果。最后，针对在 COSE 系统中部署检测模型的需求，本文利用 TensorRT 等现有优化工具成功解决了在超大图像（超过 100 百万像素）中实时进行检测的工程挑战。

Oct, 2023

本论文介绍了 ViDT，一个将视觉和检测 Transformers 整合在一起，以构建一个有效且高效的物体检测器，其中包含了重新配置的注意力机制以及计算效率高的 Transformer 解码器来提高检测性能。ViDT 在 Microsoft COCO 基准数据集上的广泛评估结果表明，它在现有的完全基于 Transformer 的目标检测器中具有最佳的 AP 和延迟平衡，并且可以实现高扩展性的大型模型，其 AP 为 49.2。

Oct, 2021