标题：deco: query-based end-to-end object detection with convnets
论文：https://arxiv.org/pdf/2312.13735.pdf
源码：https://github.com/xinghaochen/DECO
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/686011746@王云鹤
引言
引入Detection Transformer（DETR）后，目标检测领域掀起了一股热潮，许多后续研究都在精度和速度方面对原始DETR进行了改进。然而，关于Transformer是否能够完全主导视觉领域的讨论仍在持续。一些研究如ConvNeXt和RepLKNet表明，CNN结构在视觉领域仍具有巨大的潜力。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 免费无限量使用 DeepSeek R1 模型☜☜☜
我们这个工作探究的就是如何利用纯卷积的架构，来得到一个性能能打的类 DETR 框架的检测器。致敬 DETR，我们称我们的方法为DECO (Detection ConvNets)。采用 DETR 类似的结构设定，搭配不同的 Backbone，DECO 在 COCO 上取得了38.6%和40.8%的AP，在V100上取得了35 FPS和28 FPS的速度，取得比DETR更好的性能。搭配类似RT-DETR的多尺度特征等模块，DECO取得了47.8% AP和34 FPS的速度，总体性能跟很多DETR改进方法比都有不错的优势。
方法
网络架构
DETR的主要特点是利用Transformer Encoder-Decoder的结构，对一张输入图像，利用一组Query跟图像特征进行交互，可以直接输出指定数量的检测框，从而可以摆脱对NMS等后处理操作的依赖。我们提出的DECO总体架构上跟DETR类似，也包括了Backbone来进行图像特征提取，一个Encoder-Decoder的结构跟Query进行交互，最后输出特定数量的检测结果。唯一的不同在于，DECO的Encoder和Decoder是纯卷积的结构，因此DECO是一个由纯卷积构成的Query-Based端对端检测器。
编码器
DETR 的 Encoder 结构替换相对比较直接，我们选择使用4个ConvNeXt Block来构成Encoder结构。具体来说，Encoder的每一层都是通过叠加一个7x7的深度卷积、一个LayerNorm层、一个1x1的卷积、一个GELU激活函数以及另一个1x1卷积来实现的。此外，在DETR中，因为Transformer架构对输入具有排列不变性，所以每层编码器的输入都需要添加位置编码，但是对于卷积组成的Encoder来说，则无需添加任何位置编码
解码器
相比而言，Decoder的替换则复杂得多。Decoder的主要作用为对图像特征和Query进行充分的交互，使得Query可以充分感知到图像特征信息，从而对图像中的目标进行坐标和类别的预测。Decoder主要包括两个输入：Encoder的特征输出和一组可学的查询向量（Query）。我们把Decoder的主要结构分为两个模块：自交互模块（Self-Interaction Module, SIM）和交叉交互模块（Cross-Interaction Module, CIM）。
这里，SIM模块主要融合Query和上层Decoder层的输出，这部分的结构，可以利用若干个卷积层来组成，使用9x9 depthwise卷积和1x1卷积分别在空间维度和通道维度进行信息交互，充分获取所需的目标信息以送到后面的CIM模块进行进一步的目标检测特征提取。Query为一组随机初始化的向量，该数量决定了检测器最终输出的检测框数量，其具体的值可以随实际需要进行调节。对DECO来说，因为所有的结构都是由卷积构成的，因此我们把Query变成二维，比如100个Query，则可以变成10x10的维度。
CIM模块的主要作用是让图像特征和Query进行充分的交互，使得Query可以充分感知到图像特征信息，从而对图像中的目标进行坐标和类别的预测。对于Transformer结构来说，利用cross attention机制可以很方便实现这一目的，但对于卷积结构来说，如何让两个特征进行充分交互，则是一个最大的难点。
要把大小不同的SIM输出和encoder输出全局特征进行融合，必须先把两者进行空间对齐然后进行融合，首先我们对SIM的输出进行最近邻上采样：
使得上采样后的特征与Encoder输出的全局特征有相同的尺寸，然后将上采样后的特征和encoder输出的全局特征进行融合，然后进入深度卷积进行特征交互后加上残差输入：
最后将交互后的特征通过FNN进行通道信息交互，之后pooling到目标数量大小得到decoder的输出embedding：
最后我们将得到的输出embedding送入检测头，以进行后续的分类和回归。
多尺度特征
跟原始的DETR一样，上述框架得到的DECO有个共同的短板，即缺少多尺度特征，而这对于高精度目标检测来说是影响很大的。Deformable DETR通过使用一个多尺度的可变形注意力模块来整合不同尺度的特征，但这个方法是跟Attention算子强耦合的，因此没法直接用在我们的DECO上。为了让DECO也能处理多尺度特征，我们在Decoder输出的特征之后，采用了RT-DETR提出的一个跨尺度特征融合模块。实际上，DETR诞生之后衍生了一系列的改进方法，我们相信很多策略对于DECO来说同样是适用的，这也希望感兴趣的人共同来探讨。
实验
我们在COCO上进行了实验，在保持主要架构不变的情况下将DECO和DETR进行了比较，比如保持Query数量一致，保持Decoder层数不变等，仅将DETR中的Transformer结构按上文所述换成我们的卷积结构。可以看出，DECO取得了比DETR更好的精度和速度的Tradeoff。
我们也把搭配了多尺度特征后的DECO跟更多目标检测方法进行了对比，其中包括了很多DETR的变体，从下图中可以看到，DECO取得了很不错的效果，比很多以前的检测器都取得了更好的性能。
文章中DECO的结构进行了很多的消融实验及可视化，包括在Decoder中选用的具体融合策略（相加、点乘、Concat），以及Query的维度怎么设置才有最优的效果等，也有一些比较有趣的发现，更详细的结果和讨论请参看原文。
总结
本文旨在研究是否能够构建一种基于查询的端到端目标检测框架，而不采用复杂的Transformer架构。提出了一种名为Detection ConvNet（DECO）的新型检测框架，包括主干网络和卷积编码器-解码器结构。通过精心设计DECO编码器和引入一种新颖的机制，使DECO解码器能够通过卷积层实现目标查询和图像特征之间的交互。在COCO基准上与先前检测器进行了比较，尽管简单，DECO在检测准确度和运行速度方面取得了竞争性表现。具体来说，使用ResNet-50和ConvNeXt-Tiny主干，DECO在COCO验证集上分别以35和28 FPS获得了38.6%和40.8%的AP，优于DET模型。希望DECO提供了设计目标检测框架的新视角。
