摘要

现代目标检测器充分利用了在大规模数据集上预训练的主干网络。然而，除了主干网络之外，检测头（detector head）和特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）等其他组件仍通常从零开始训练，这限制了表征模型潜力的充分挖掘。在本研究中，我们提出将预训练的Transformer编码器-解码器（imTED）整体迁移至检测器中，构建一条“完全预训练”的特征提取路径，从而最大化检测器的泛化能力。与基线检测器相比，imTED的核心差异体现在两个方面：（1）将预训练的Transformer解码器迁移至检测头，并移除特征提取路径中随机初始化的FPN；（2）引入多尺度特征调制器（Multi-scale Feature Modulator, MFM），以增强模型对不同尺度特征的适应能力。上述设计不仅显著减少了随机初始化参数的数量，还实现了检测训练与表征学习的有意统一。在MS COCO目标检测数据集上的实验表明，imTED在各项指标上始终优于现有方法，平均精度（AP）提升约2.4。在不依赖复杂技巧（bells and whistles）的前提下，imTED将少样本目标检测的性能提升至新的SOTA水平，最高提升达7.6 AP。代码已开源，地址为：https://github.com/LiewFeng/imTED。