ViT-YOLO：基于Transformer的用于目标检测的YOLO算法

主要观点总结

本文介绍了一种改进的目标检测框架ViT-YOLO，该框架结合了卷积网络和Transformer的优势，旨在解决无人机拍摄图像的特点带来的挑战。文章详细描述了ViT-YOLO的架构，包括MHSA-Darknet主干网络、加权双向特征金字塔网络（BiFPN）以及其他技术如测试时增强（TTA）和加权框融合（WBF）。文章还介绍了在2021年VisDrone目标检测挑战赛上的实验结果和性能评估。

关键观点总结

关键观点1: ViT-YOLO框架的设计思路和特点

结合卷积网络和Transformer的优势，设计了一种改进的目标检测框架ViT-YOLO。该框架旨在解决无人机拍摄图像的特点带来的挑战，如物体尺度变化大、背景复杂等。

关键观点2: MHSA-Darknet主干网络的作用和特点

MHSA-Darknet作为ViT-YOLO的主干网络，通过引入多头自注意力机制，提高了语义辨别能力，并减轻了类别混淆问题。该网络能够在全局范围内关注图像特征块之间的依赖关系，并保留足够的空间信息。

关键观点3: 加权双向特征金字塔网络（BiFPN）的作用

BiFPN是一种有效的跨尺度特征融合方法，通过引入可学习的权重，优化了特征融合过程。它在不增加太多计算成本的情况下融合了更多的特征，提高了检测性能。

关键观点4: 实验及性能评估

在2021年VisDrone目标检测挑战赛上的实验结果表明，ViT-YOLO取得了具有竞争力的性能，平均精度均值（mAP）达到38.5，比基线模型YOLOv4-P7高出3.07。此外，还展示了基于Transformer的模型在识别骑摩托车的人等场景中的优势。