原文:Deformable DETR講解

年ICLR的一篇文章 一 Introduction DETR的缺點: 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 輪來收斂,是faster r cnn的 到 倍 DETR在小物體檢測上性能較差。現存的檢測器通常帶有多尺度的特征,小物體目標通常在高分辨率特征圖上檢測,而DETR沒有采用多尺度特征來檢測,主要是高分辨率的特征圖會對DETR增加不 ...

2022-04-01 09:48 0 5687 推薦指數:

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Deformable 可變形的DETR

Deformable 可變形的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Tran ...

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

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

Deformable DETR 論文發布:2020年10月初 | 代碼開源:2020年12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/2010.04159 項目代碼鏈接: 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 之前許多工作對 detr 的encoder或是decoder結構進行了改進,以期改善收斂慢的現象。本文作者從另一個角度(訓練方法的角度)分析和解決了detr收斂慢的問題。 第一次提出了全新的去噪訓練 ...

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

1 空洞卷積 1.1 理解空洞卷積 在圖像分割領域,圖像輸入到CNN(典型的網絡比如FCN)中,FCN先像傳統的CNN那樣對圖像做卷積再pooling,降低圖像尺寸的同時增大感受野,但是由於圖像分 ...

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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