专利摘要显示，本发明涉及一种基于轻量化Transformer的目标检测方法，如下步骤：利用基于多尺度线性注意力机制和轻量级卷积结构的改进EfficientViT骨干网络，提取输入的图片中的特征，得到多个空间尺度不同的特征图；根据预设的目标空间尺度以及特征图对应的空间尺度间的大小关系，通过上采样、下采样和直接传递将多个特征图的...
第二个模块从多次雷达扫描中学习雷达特征,然后应用transformer解码器学习雷达特征与视觉更新查询之间的交互;transformer解码器内部的交叉注意层可以自适应学习雷达特征与视觉更新查询之间的软关联,而不是只基于传感器标定的硬关联。最后,我们的模型使用集对集的匈牙利损失估计每个查询的边界框,使该方法能够避免非最大抑制。Tr...
这个框架的创新之处在于它能够学习模拟目标的长期时间变化，更重要的是，它能够隐式地进行时间关联，摆脱了以往的显式启发式方法的局限。MOTR的构建基于Transformer和DETR，并引入了“跟踪查询”的理念，每个跟踪查询都模拟了一个目标的完整追踪轨迹，为逐帧的目标检测和追踪提供了无缝支持。# 背景知识 相较于传统的目...
我们通过将目标检测视为一个集合预测问题而简化了训练流程。我们采用了一种基于Transformer的编码器-解码器架构,这是一种流行的序列预测架构。Transformer的自注意力机制可以对序列元素之间的成对交互进行显式地建模,因而特别适用于集合预测的特定约束,例如消除重复预测。 DETR能够一次性对所有物体进行预测,并通过一组损失...
网络架构主要包括改进resnet特征提取模块及transformer网络检测模块;在目标检测网络上使用训练集进行模型的训练,并在验证集上进行验证,选出最优的检测模型;基于步骤3中选出的最优检测模型进行测试,对测试集中的图片进行预测,得到最终的检测效果;在改进的resnet特征提取模块之后加入了CBAM注意力机制,更准确的集中于细长...
基于Transformer的目标检测方法 DETR是基于Transformer的目标检测框架的新设计,为社区开发完整的端到端检测器提供参考。 但也面临一些挑战,例如:训练时间较长,小目标的性能较差。 Deformable DETR是解决上述问题的一种流行方法,并且大大提高了检测性能。代替通过原始的多头注意力在Transformer中查看图像特征图上的所有空间...
这个新模型非常简单，你无需安装任何库即可使用它。DETR借助基于Transformer的编码器-解码器体系结构将目标检测问题视为集合预测问题。所谓集合，是指边界框的集合。Transformer是在NLP领域中表现出色的新型深度学习模型。本文的作者已经对比了Faster R-CNN，并且在最流行的物体检测数据集之一COCO上评估了DETR 。结果，DETR...
专利摘要显示，本发明提出一种基于 Transformer 的特征融合增强电网隐患目标识别方法，所述识别方法以 DINO-DETR 为基础，结合全局语义网络 GSNet 和融合增强模块 FRM 来提取和整合丰富的主干特征；通过 ResNet 从图像中提取多尺度特征，并通过 GSNet 进行全局增强，然后利用 FRM 模块进一步融合相邻尺度的特征；融合后...
1.一种基于Transformer的交通场景小样本目标检测方法,其特征在于,包括以下步 骤: (1)获取交通场景目标图像和支持集图像,利用骨干网络提取目标图像视觉嵌入特征Z 和支持集图像视觉嵌入特征X; (2)将Transformer编码器连接在骨干网络之后,用于提取上下文特征,所述 ...
1.一种基于Transformer的单目3D目标检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一,构建网络基本结构;步骤二,通过单目3D目标检测数据集验证并调整网络基本结构,构建最终的单目3D目标检测模型;步骤三,重新训练步骤二构建的最终的单目3D目标检测模型,直至最终的单目3D目标检测模型达到目标检测精度;步骤四,利用步骤三得到的最终的...