由于这种查询设计,Anchor DETR检测器具有可解释的查询,在训练epoch数少10倍的情况下,依旧比原始DETR获得更好的性能。 3.5. Row-Column Decoupled Attention 在本文中,作者还提出了行列解耦注意(Row-Column Decoupled Attention,RCDA),它不仅可以降低计算负担,而且还可以获得比DETR中的标准注意力相似或更好的性能。RCDA...
Anchor DETR引入了基于anchor point(锚点)的查询设计,使得每个查询只预测锚点附近的目标,从而更容易优化。此外,作者在每个锚点上加入了多个模式来解决一个区域中可能多个目标的问题。为了降低计算的复杂度,作者还提出了一种注意变体,称为行列解耦注意(Row-Column Decoupled Attention)。行列解耦注意可以降低计算成本,同时实...
Question Before Reading Anchor DETR解决收敛慢问题,是通过基于anchor的 object queries,还是通过行列解藕注意力? 答:是由anchor queries的引入实现的,位置信息的引入有助于模型优化和收敛。 Anaylisis DETR中的每个Object Query关注很范的区域 Anchor DETR的每个Object Query关注特定的区域 Main innovations 提出了一种...
AnchorDETR代码学习I 主要是研究DETR的代码来理解transformer和目标检测的方式,另外可以学习torch的使用,站在巨人的肩膀学学优秀开源框架,当然主要还要比较Deformable 和Anchor 以及DETR看看如何改进的,对于理解原理和实验调参有帮助,乃至后期可能魔改自己的DETR部分。 首先要看下DETR的组成,再次基础上看Anchor DETR,横向对比D...
detr最开始也是没有anchor的这篇文章开始引入了anchorpoint机制即anchorfree来优化detr直接跳过了有anchor这里的anchor指anchorbox阶段之后会不会又有文章继续提出基于anchorbox的transformer目标检测器重走一遍cnn目标检测器走过的道路呢 旷视孙剑团队提出AnchorDETR:基于Transformer的目标检测新网络 AI/CV重磅干货,第一时间...
大家好,我是 @Sophia,今天分享的文章是旷视孙老师团队提出的一种基于Transformer的目标检测Anchor DETR神器,本方法核心在于借鉴CNN中的Anchor Point的策略,最终达到速度和精度都非常好的效果。文章是2021年9月刚出来! 文章地址:arxiv.org/abs/...
实验结果表明，基于Anchor DETR的模型在性能和训练效率上都优于原始的DETR模型。通过消融实验，验证了不同组件的有效性，如Anchor、patterns和RCDA。总结来说，引入Anchor Point机制和RCDA，使得Anchor DETR在目标检测任务中表现更优，同时减少训练轮数，提高了模型的实用性。
源码地址:https://github.com/megvii-research/AnchorDETR image.png 提出了新的基于transformer 的检测的查询设计。在之前的基于transformer的目标检测器,查询目标是一些学习的嵌入的集,但是每个学习的嵌入没有比较显示的物理意义,所以我们无法解释它将注意在哪部分。由于每个查询目标的预测槽位是没有特定的模式,所以是...
本文作者提出了一种基于Transformer的目标检测器Anchor DETR,借鉴了CNN目标检测器中的Anchor Point机制,使得每个查询都基于特定的Anchor Point的,Anchor DETR获得比DETR更好的性能和更快的运行速度。 写在前面 在本文中,作者提出了一种基于Transformer的目标检测器。在以前基于Transformer的检测器中,目标的查询是一组可学...
Anchor DETR: Query Design for Transformer-Based Detector.Yingming WangXiangyu ZhangTong YangJian Sun