作者 PRATEEK JOSHI 编译 VK 来源 Analytics Vidhya 介绍 机器学习框架或库有时会更改该领域的格局。今天，Facebook开源了一个这样的框架，DETR DEtection TRansformer 在本文中，我们将快速了解目标检测的概念，然后直接研究DETR及其带来的好处。 目标检测 在计算机视觉中，目标检测是一项任务，我们希望我们的模型将对象与背景区分开，并预测图 ...
2020-07-10 11:22 0 2553 推荐指数：
DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: End-to-End Object Detection ...
概述 DETR使用了目前很火的transformer实现了目标检测，同时也是一个真正意义上的anchor-free模型（不像FCOS，用锚点代替锚框）。DETR主要有以下两个特点： 使用了bipartite matching loss，为每一个预测框唯一地分配一个gt框 ...
摘要：多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十四 ...
自从Transformer出来以后，Transformer便开始在NLP领域一统江湖。而Transformer在CV领域反响平平，一度认为不适合CV领域，直到最近计算机视觉领域出来几篇Transformer文章，性能直逼CNN的SOTA，给予了计算机视觉领域新的想象空间。 本文不拘泥 ...
概述 之前的DETR使用Transformer成功地实现了目标检测，而Deformable DETR针对DETR的缺点提出了一些改进。DETR主要有以下两个缺点： 相比于其它的目标检测模型，DETR需要更多的epoch才能收敛 DETR很难检测出小物体 对于第一个问题，作者认为 ...
算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满 ...
各位好，有个问题像大家请教一下，检测上升沿和下降沿的 ,当检测到上升沿时out 输出1，检测到下降沿时out 输出0，用的以下的代码,但是用逻辑分析仪查看波形如下，out 输出1延迟了两个时钟周期20ns,请问下有没有好的代码方法让这个延迟时间短一点，测量 ...
摘要：本文提出了一种基于Transformer的端到端的线段检测模型。采用多尺度的Encoder/Decoder算法，可以得到比较准确的线端点坐标。作者直接用预测的线段端点和Ground truth的端点的距离作为目标函数，可以更好的对线段端点坐标进行回归。 本文分享自华为云社区《论文解读 ...
