YOLOV7-OBB：You Only Look Once OBB旋转目标检测模型在pytorch当中的实现

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DETR（DEtection TRansformer）是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型，其主要流程包括： 1. 特征提取：通过卷积神经网络提取输入图像的特征。 2. Transformer编码器：将特征图输入Transformer编码器，利用自注意力机制和全连接层获取位置的上下文信息。 3. 对象查询：引入特殊的“对象”查询向量，指导模型在每个位置关注的对象类别。 4. 解码器：将Transformer编码器的输出作为解码器的输入，通过多层自注意力计算和全连接层计算生成每个位置的对象特征。 5. 对象匹配：将对象特征与所有可能的目标类别进行匹配，产生候选框和得分。 6. 位置预测：为每个候选框产生精确的位置预测。 DETR简化了目标检测流程，无需使用锚框或非极大值抑制，直接输出目标检测结果

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