DINO：2022.3_SOTA_COCO_DETR
通过使用一个对比的方式为了去噪训练，一个混合的query选择方法为了anchor初始化，和一个向前看两次的方案为了box预测。
DINO在模型大小和数据大小上表现出良好的可扩展性，用SwinL backbone在Object365大数据集预训练，达到了COCO val2017 63.2AP 和 test-dev 63.3AP。SOTA in 2022.3
Introduction
DETR的主要问题是收敛慢和query的意义是不明确的。
目前在最好的检测器当前还是经典的检测器，Dyhead、HTC等。为什么？ 1.以前的DETR-like模型不如改进的经典检测器；比较经典的研究很多年被很好的优化。 2.DETR-like的模型的可扩展性还没有被很好的研究，还没有人将其扩展到大backbone和大体量数据集上。 本文解决了这两个担忧。
DINO模型在decoder显示制定了query作为动态anchor box（4D锚框坐标表征）并通过decoder多层一步一步精细化他们，像DAB-DETR；在decoder各个层在groud-truth label和box中加入噪声去帮助训练中二分图匹配的稳定，像DN-DETR；还采用了deformable attention为了提高效率。另外，提出了三个新方法。
1.为了提高一对一匹配，提出了对比去噪训练，通过在同一时间加入同一个grond-truth的正、负样本。在给同一个ground-truth box加入两个不同噪声后，我们标记有小噪声的box作为正样本，其他就为负样本。对比去噪训练可以帮助模型避免同一目标的多次输出。 2.query的动态锚盒指定将DETR-like的模型与经典的两阶段模型联系起来。因此，我们提出了一种混合的query选择方法，帮助更好的初始化query。我们从编码器的输出中选择初始锚框作为位置查询。然而，我们让内容查询像以前一样是可以学习的，从而鼓励第一个解码层将重点放在空间先验上。 3.为了利用来自上一层的精细化的box信息去帮助优化相邻的早期层的参数，我们提出一种新的两次前瞻方案，利用后层的梯度来修正更新后的参数。
Method
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