一、简要介绍 Transformer在计算机视觉领域迅速普及,特别是在目标识别和检测领域。在检查最先进的目标检测方法的结果时,我们注意到,在几乎每个视频或图像数据集中,transformer始终优于完善的基于cnn的检测器。…
论文表明,现有的基于新型transformer的检测器可以通过以下一个或几个角度进行分析:目标表示、对高分辨率或多尺度特征图的快速注意力、完全基于transformer的检测、架构和块修改、辅助技术、改进的特征表示和时空信息。在下面的小节中,将分别详细讨论这些类别。 3.1 Object Representation 在目标检测技术中已经采用了各种目标表...
研究者将Transformer结构引入物体检测问题中,提出了桥接视觉表示(Bridging Visual Representations,BVR),通过多头关注模块将不同的异构表示组合成一个单一的表示。具体来说,将主表示作为query输入,将辅助表示作为key输入。通过类似于Transformer中的注意模块,可以获得用于主表示的增强功能,该功能将来自辅助表示的信息桥接起来并...
96, kernel_size=(4, 4), stride=(4, 4)) (norm): LayerNorm((96,), eps=1e-05, elementwise_affine=True) ) (pos_drop): Dropout(p=0.0, inplace=False) (layers): ModuleList( (0): BasicLayer( (blocks): ModuleList( (0): SwinTransformerBlock( (norm1): LayerNorm((96,), eps=...
近年来,由于注意力机制的优越性,在遥感领域,基于Transformer的目标检测方法受到了越来越广泛的关注,该领域的研究成果也迅速涌现,包括用于旋转目标检测的Ao2-detr[27]、O2DETR[28] ,用于小目标检测的LPSW[29] 、 SPH-YOLOv5[31],用于细粒度型号识别的SFRNet[30]。
Transformer在计算机视觉领域迅速普及,特别是在目标识别和检测领域。在检查了最先进的目标检测方法的结果后,我们注意到Transformer在几乎每个视频或图像数据集上的表现都优于成熟的基于CNN的检测器。虽然基于Transformer的方法仍然处于小目标检测(SOD)技术的前沿,但本文旨在探索这种广泛...
在目标检测领域,视觉Transformer的应用范围极为广泛,不仅能够胜任2D与3D检测任务,更能在多模态检测以及BEV视角下的检测中大放异彩,性能表现堪称出类拔萃。 因此,掌握Transformer相关知识与工程基础,已然成为企业招聘算法工程师时的一项重要技能要求,同时,这也是求职者简历上的一大加分亮点。然而,想要深入掌握基于Transformer...
1、Continual Detection Transformer for Incremental Object Detection 方法 - 论文提出了一种名为ContinuaL DEtection TRansformer (CL-DETR)的新方法,用于增量式目标检测(Incremental Object Detection, IOD)。 - CL-DETR旨在解决增量学习中的目标检测问题,即在训练过程中逐步引入新的类别,同时避免灾难性遗忘(catastrophic...
DETR使用Transformer实现目标检测,并实现与Faster RCNN等两阶段目标检测类似的性能。然而,由于高分辨率的空间输入,DETR需要大量的计算资源用于训练和推理。本文提出了一种新的Transformer变体——自适应聚类Transformer(ACT),以降低高分辨率输入的计算成本。 本文...
MOTR建立在TRansformer和DETR之上,引入了“跟踪查询”的概念。每个跟踪查询都会模拟一个目标的整个跟踪。逐帧传输和更新,以无缝地执行目标检测和跟踪。提出了时间聚合网络(Temporal aggregation network)结合多框架训练来建模长期时间关系。实验结果表明,MOTR达到了最先进的性能。