引言 Deformable-DETR的主要贡献： 1，结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力，提出可变形注意力机制模型，使其计算量降低，收敛加快。 2，使用多层级特征，但不使用FPN，对小目标有较好效果。 改进与创新 可变形注意力 可变形注意力提出的初衷是为了解决Transformer的Q，K的运算数据量巨大问题。作者认为Q没必要与 继续阅读