Deformable 可变形的DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object ...
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。 本文不拘泥于Transformer原理和细节实现 知乎有很多优质的Transformer解析文章,感兴趣的可以看看 ,着重于 ...
2021-05-26 23:37 0 10296 推荐指数:
Deformable 可变形的DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object ...
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在小物体检测上性能较差。现存的检测器 ...
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 ...
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,以期改善收敛慢的现象。本文作者从另一个角度(训练方法的角度)分析和解决了detr收敛慢的问题。 第一次提出了全新的去噪训练 ...
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 ...
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 ...
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 ...
前言 DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法,它直接将图像特征图转化为目标检测结果。尽管很有效,但由于在某些区域(如背景)上进行冗余计算,输入完整的feature maps的成本会很高。 在这项工作中,论文将减少空间冗余的思想封装到一个新的轮询和池(Poll ...