【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很難檢測出小物體 對於第一個問題，作者認為 ...
原文：【論文筆記】DETR：用transformer做目標檢測
概述 DETR使用了目前很火的transformer實現了目標檢測，同時也是一個真正意義上的anchor free模型 不像FCOS，用錨點代替錨框 。DETR主要有以下兩個特點： 使用了bipartite matching loss，為每一個預測框唯一地分配一個gt框 在transformer中使用了parallel decoding 然而它也有兩個明顯的缺點： 難以檢測小物體 由於使用了tra ...
2021-09-19 10:05 0 238 推薦指數：
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