【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 ...
原文：【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，作者認為這是Attention機制的鍋，在初始化時，Attention的權重是均勻分布在圖片的每個像素上的，因此需要大量的epoc ...
2021-09-21 14:50 0 166 推薦指數：
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