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1. Deformable DETR 网络结构

Deformable DETR 在 DETR原有的基础上加入了特征提取部分加入了FPN多尺度feature map方式。

Deformable DETR 相比 DETR有哪些优点：

• 多尺度特征融合：通过多级特征和稀疏采样，模型能有效捕捉小目标的局部细节
• Deformable Attention 模型仅关注关键位置，将计算复杂度从 O(N²) 降至 O(N)，每个查询点根据内容生成偏移量，调整采样位置（如图像中的关键区域），避免全图计算
• Deformable Attention 仅对少量关键点计算注意力，适合处理高分辨率图像或大规模场景。

总结：（1）稀疏空间采样 （2）可变形注意力机制 （3）适用高分辨率特征

2. Deformable Singal Attention

2.1 详细图解

假设特征向量96， head数量为3， 被查询向量设置为3的情况下。

代码中计算出feature map中所有像素的value，在提取三个k对应的value。