基于Transformer的目标检测算法难点
说到纯视觉的自动驾驶方案，大家第一个想到的就是tesla吧。的确，早在2021年，tesla就已经实现了纯视觉的bev检测方案，而且效果非常好。
细心的同学可能发现了，这套bev方案中将相机空间的图像转换到bev空间的核心组件就是transformer。
transformer来源于自然语言处理领域，首先被应用于机器翻译。后来，大家发现它在计算机视觉领域效果也很不错，而且在各大排行榜上碾压cnn网络。
目标检测领域中，视觉transformer不仅可以实现2d检测、3d检测，还可以实现多模态检测，bev视角下的检测，性能也非常出色。
因此，掌握transformer相关知识和工程基础成为了企业招聘算法工程师的一个技能要求点，也是简历上的一个很大的加分项。
然而，想要掌握基于transformer的目标检测算法，有以下3个难点：
理解transformer背后的理论基础，比如自注意力机制（self-attention）, 位置编码（positional embedding），目标查询（object query）等等，网上的资料比较杂乱，不够系统，难以通过自学做到深入理解并融会贯通。
掌握基于transformer的目标检测算法的思路和创新点，一些transformer论文涉及的新概念比较多，话术没有那么通俗易懂，读完论文仍然不理解算法的细节部分。
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transformer代码不易看懂，因为作用机制与cnn有不少差别，所以完全理解代码并实践应用需要花费很大功夫。
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