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。虽然基于transformer的方法仍然处于小目标检测（SOD）技术的前沿，但本文旨在探索如此广泛的网络所提供的性能效益，并确定其SOD...
backbone,transformer,num_classes,num_queries,aux_loss=False):""" Initializes the model.Parameters:backbone: torch module of the backbone to be used. See backbone.pytransformer: torch module of the transformer architecture. See transformer.pynum_classes: number of object classes...
对象检测器包含可以与任务无关的组件，例如主干，以及其他特定于任务的组件，例如 RoI 头。这种模型分解...
自 2017 年被提出以来，Transformer 已经席卷了整个 NLP 领域，红极一时的 BERT、GPT-2 都采用了基于 Transformer 的架构。既然这么好用，为什么不用到 CV 里？最近，Facebook AI 的研究者就进行了这方面的尝试，把 Transformer 用到了目标检测任务中，还取得了可以媲美 Faster R-CNN 的效果。近年来，Transformer...
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已经被广泛用于处理目标检测问题,按照网络结构可以分为基于多尺度融合(neck-based)、基于头(head-based)和基于框架(framework-based)三大类。1) 基于多尺度融合 图3丨FPT网络结构 受特征金字塔网络等基于卷积网络的多尺度特征融合网络在目标检测任务中取得的良好性能启发,研究者提出了特征金字塔Transformer(FPT)...
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...
而在目标检测领域中,视觉Transformer不仅可以实现2D检测、3D检测,还可以实现多模态检测,BEV视角下的检测,性能也非常出色。 因此,掌握Transformer相关知识和工程基础成为了企业招聘算法工程师的一个技能要求点,也是简历上的一个加分项。 然而,想要掌握基于Transformer的目标检测算法,有以下3个难点:...
论文指出，目标提议阶段是实时目标检测的计算瓶颈。作为一种解决方案，Faster R-CNN 实现了与特征提取器...
backbone部分的就是swin transformer的精髓,下图是mask rcnn的结构图 Swin Transformer就是用transformer块替换了图中CNN的结构,作为特征采集器。扯了这么多,是时候进入正题了,代码的关键算法都位于mmdet/models/backbones/swin_transformer.py文件中。主体位于SwinTransformer类中。 class SwinTransformer(nn.Module): ""...