该研究推出的 Transformer 视觉版本——Detection Transformer(DETR),可用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测相比,DETR 的架构有了根本上的改变,也是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。基于 Transformer 的端到端目标检测,没有 NMS 后处理步骤、真正的没有 anchor,且对标超越...
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（尤其是在小物体上）。在 COCO 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。 公式1。 可变形 DETR 目标检测器图示。 可变形 DETR 与 DETR 在 COCO 2017 val set 上的性能对比。 推荐：可变形DETR解决了 DETR 收敛慢、计算复杂度高这两大问...
除此以外,作者在附录以及后续的文段中也提出了不少可变形DETR的变体,在此不过多赘述。 5、 EXPERIMENT 图像3. 可变形DETR与COCO 2017系列DETR的比较。DETR-DC5+表示带有Focal Loss和300对象查询的DETR-DC5 图像4. 可变形DETR和DETR- dc5在COCO 2017 val集上的收敛曲线对于变形DETR,作者通过改变学习速率降低的...
https://github.com/fundamentalvision/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 基准上的大...
摘要:今年 5 月底,Facebook AI 提出了DETR,利用 Transformer 去做目标检测,该方法去除了许多目标检测中的人工设计组件,同时展现了非常好的性能。但是,DETR 存在收敛速度慢和特征分辨率有限等缺陷。为了解决这些问题,来自商汤研究院等机构的研究者提出了可变形 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...
可变形DETR缺陷检测模型 在计算机视觉领域,目标检测发展迅速,出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现,越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中,大大提升了制造业的质检效率。
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 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。
论文复现第三期DEFORMABLE DETR方案, 精确度MAP为0.446。本项目的一个亮点是基于paddlepaddle c++探索了可变形transformer自定义算子的实现。 - 飞桨AI Studio
该存储库是论文《可变形DETR:用于端到端对象检测的可变形变压器》的正式实现。 https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr Introduction Deformable DETR is an efficient and fast-converging end-to-end object detector. It mitigates the high complexity and slow convergence issues of DETR via a nove...
该存储库是论文《可变形DETR:用于端到端对象检测的可变形变压器》的正式实现。 https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr Introduction Deformable DETR is an efficient and fast-converging end-to-end object detector. It mitigates the high complexity and slow convergence issues of DETR via a nove...