原文:Deformable DETR DETR 存在收斂速度慢等缺陷。為了解決這些問題,本文可變形 DETR,其注意力模塊僅關注於參考點附近的一小部分采樣點作為注意力模塊中的 key 元素。可變形 DETR 可以在比 DETR 少 9/10 的訓練輪數下,達到更好的性能(尤其是在小目標上)。在 COCO 基准上的大量實驗表明了該方法的有效性。

Deformable DETR 論文發布: 年 月初 代碼開源: 年 月初 作者團隊:商湯研究院, 中科大, 港中文 論文鏈接:https: arxiv.org abs . 項目代碼鏈接: https: github.com fundamentalvision Deformable DETR DETR 存在收斂速度慢等缺陷。為了解決這些問題,本文可變形 DETR,其注意力模塊僅關注於參考點附近的一 ...

2020-12-10 16:35 0 580 推薦指數:

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Deformable 可變形DETR

Deformable 可變形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
基於Transformer的ViT、DETRDeformable DETR原理詳解

自從Transformer出來以后,Transformer便開始在NLP領域一統江湖。而Transformer在CV領域反響平平,一度認為不適合CV領域,直到最近計算機視覺領域出來幾篇Transformer文章,性能直逼CNN的SOTA,給予了計算機視覺領域新的想象空間。 本文不拘泥 ...

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

2021年ICLR的一篇文章 一、Introduction DETR的缺點: 1、模型很難收斂訓練困難。相比於現存的檢測器,他需要更長的訓練時間來收斂,在coco數據集上,他需要500輪來收斂,是faster r-cnn的10到20倍; 2、DETR物體檢測上性能較差。現存的檢測器 ...

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 之前許多工作對 detr 的encoder或是decoder結構進行了改進,以期改善收斂的現象。本文作者從另一個角度(訓練方法的角度)分析和解決detr收斂問題。 第一次提出了全新的去噪訓練 ...

Fri Apr 08 22:56:00 CST 2022 1 1577
【論文筆記】Deformable DETR:使用稀疏Attention實現目標檢測

概述 之前的DETR使用Transformer成功地實現了目標檢測,而Deformable DETR針對DETR的缺點提出了一些改進。DETR主要有以下兩個缺點: 相比於其它的目標檢測模型,DETR需要更多的epoch才能收斂 DETR很難檢測出物體 對於第一個問題,作者認為 ...

Tue Sep 21 22:50:00 CST 2021 0 166
DETR 模型結構源碼

DETR 模型結構源碼 目錄 DETR 模型結構源碼 End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 模型整體結構 模型構建 backbone ...

Fri Oct 01 05:45:00 CST 2021 0 138
Facebook AI的DETR,一種基於Transformer的目標檢測方法

作者|PRATEEK JOSHI 編譯|VK 來源|Analytics Vidhya 介紹 機器學習框架或庫有時會更改該領域的格局。今天,Facebook開源了一個這樣的框架,DETR(DEtection TRansformer) 在本文中,我們將快速了解目標檢測的概念,然后直接研究 ...

Fri Jul 10 19:22:00 CST 2020 0 2553
DETR訓練自己的數據集---使用方法

參考:1、[GitHub](https://github.com/DataXujing/detr_transformer) 2、[Bilibili視頻](https://www.bilibili.com/video/BV1GC4y1h77h) 1、拷貝代碼``` git ...

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