【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很难检测出小物体 对于第一个问题，作者认为 ...
原文：【论文笔记】DETR：用transformer做目标检测
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 在transformer中使用了parallel decoding 然而它也有两个明显的缺点： 难以检测小物体 由于使用了tra ...
2021-09-19 10:05 0 238 推荐指数：
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