掌握基于Transformer的目标检测算法的3个难点

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。

2

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。

3

那么如何学习基于Tansformer的目标检测算法呢？

3D视觉工坊联合讲师「语嫣」，为大家精心准备了课程「目标检测中的视觉Transformer」，主要帮助各位同学解决以上这些难点。

不仅为大家详细讲解视觉Transformer的基础知识，各种经典的基于Transformer的目标检测算法，还配有代码解读和实践课程，让大家真正活学活用，理解和掌握这些知识理论。

实践部分