原文:Deformable DETR讲解

年ICLR的一篇文章 一 Introduction DETR的缺点: 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 轮来收敛,是faster r cnn的 到 倍 DETR在小物体检测上性能较差。现存的检测器通常带有多尺度的特征,小物体目标通常在高分辨率特征图上检测,而DETR没有采用多尺度特征来检测,主要是高分辨率的特征图会对DETR增加不 ...

2022-04-01 09:48 0 5687 推荐指数:

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Deformable 可变形的DETR

Deformable 可变形的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Tran ...

Thu May 27 07:37:00 CST 2021 0 10296
【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 ...

Tue Sep 21 22:50:00 CST 2021 0 166
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

Deformable DETR 论文发布:2020年10月初 | 代码开源:2020年12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/2010.04159 项目代码链接: https://github.com ...

Fri Dec 11 00:35:00 CST 2020 0 580
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 ...

Fri Apr 08 22:56:00 CST 2022 1 1577
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
Deformable Convolutional Networks

1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域,图像输入到CNN(典型的网络比如FCN)中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分 ...

Sun Dec 01 07:46:00 CST 2019 0 454
DPM(Deformable Parts Model)--原理(一)

http://blog.csdn.net/ttransposition/article/details/12966521 DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained ...

Mon Sep 11 16:56:00 CST 2017 0 2154
 
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