【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 ...
原文：【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，作者认为这是Attention机制的锅，在初始化时，Attention的权重是均匀分布在图片的每个像素上的，因此需要大量的epoc ...
2021-09-21 14:50 0 166 推荐指数：
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