原文:Deformable DETR DETR 存在收敛速度慢等缺陷。为了解决这些问题,本文可变形 DETR,其注意力模块仅关注于参考点附近的一小部分采样点作为注意力模块中的 key 元素。可变形 DETR 可以在比 DETR 少 9/10 的训练轮数下,达到更好的性能(尤其是在小目标上)。在 COCO 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。

Deformable DETR 论文发布: 年 月初 代码开源: 年 月初 作者团队:商汤研究院, 中科大, 港中文 论文链接:https: arxiv.org abs . 项目代码链接: https: github.com fundamentalvision Deformable DETR DETR 存在收敛速度慢等缺陷。为了解决这些问题,本文可变形 DETR,其注意力模块仅关注于参考点附近的一 ...

2020-12-10 16:35 0 580 推荐指数:

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Deformable 可变形DETR

Deformable 可变形DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object ...

Mon Mar 15 13:55:00 CST 2021 0 382
基于Transformer的ViT、DETRDeformable DETR原理详解

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 ...

Thu May 27 07:37:00 CST 2021 0 10296
Deformable DETR讲解

2021年ICLR的一篇文章 一、Introduction DETR的缺点: 1、模型很难收敛训练困难。相比于现存的检测器,他需要更长的训练时间来收敛,在coco数据集上,他需要500轮来收敛,是faster r-cnn的10到20倍; 2、DETR物体检测上性能较差。现存的检测器 ...

Fri Apr 01 17:48:00 CST 2022 0 5687
DETR系列之DN-DETR

DN-DETR CVPR 2022 的一篇文章 一、Introduction 之前许多工作对 detr 的encoder或是decoder结构进行了改进,以期改善收敛的现象。本文作者从另一个角度(训练方法的角度)分析和解决detr收敛问题。 第一次提出了全新的去噪训练 ...

Fri Apr 08 22:56:00 CST 2022 1 1577
【论文笔记】Deformable DETR:使用稀疏Attention实现目标检测

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很难检测出物体 对于第一个问题,作者认为 ...

Tue Sep 21 22:50:00 CST 2021 0 166
DETR 模型结构源码

DETR 模型结构源码 目录 DETR 模型结构源码 End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 模型整体结构 模型构建 backbone ...

Fri Oct 01 05:45:00 CST 2021 0 138
Facebook AI的DETR,一种基于Transformer的目标检测方法

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 ...

Fri Jul 10 19:22:00 CST 2020 0 2553
DETR训练自己的数据集---使用方法

参考:1、[GitHub](https://github.com/DataXujing/detr_transformer) 2、[Bilibili视频](https://www.bilibili.com/video/BV1GC4y1h77h) 1、拷贝代码``` git ...

Tue May 18 06:54:00 CST 2021 0 5586
 
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