基于新的查询设计和attention变体,本文提出的Anchor DETR可以获得比DETR更好的性能和更快的运行速度。 1. 论文和代码地址 Anchor DETR: Query Design for Transformer-Based Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/2109.07107 代码地址:https://github.com/megvii-model/AnchorDETR(即将开源) 2. Motivation 目前DE...
git clone https://github.com/megvii-research/AnchorDETR.git Then, install dependencies: pip install -r requirements.txt To train AnchorDETR on a single node with 8 GPUs: python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env main.py --coco_path /path/to/coco ...
代码链接:https://github.com/megvii-research/AnchorDETR 前言 以前基于Transformer的检测器,object queries是一组可学习embeddings。但是,每个学习到的embedding并没有明确的物理意义,它们并没有聚焦于特定的区域。 为了解决这个问题,本文作者提出了基于锚点的object queries设计,而且,支持一个位置预测多个目标。此外,还...
@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:https://arxiv.org/abs/2109.07107 代码地址:https://github.com/megvii-model/AnchorDETR 摘要: 可视...
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/...
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...
论文代码:megvii-research/AnchorDETR: An official implementation of the Anchor DETR. (github.com) Motivation 为了解决DETR的下述问题: Learned Embedding没有明确的物理意义,不具备可解释性。 Object Queries没有具体的模式,难以优化 DETR训练时收敛慢
https://github.com/megvii-model/AnchorDETR 2. Motivation 目前DETR模型为目标检测任务提供了一个新的模型范式。它使用一组可学习到的目标查询来推理目标和全局图像上下文之间的关系,以输出最终的预测集。然而,学习到的目标查询的可解释性较差。它没有显式的意义,每个查询也没有显式对应的某个检测位置、或者检测目...
Hi, thanks for your great work. When I load the anchor_detr_r50_dc5.pth into the model and training on other dataset. The training loss is reducing, but the test loss remains around the same value in the 30 epoches. Do you have any exper...
https://github.com/IDEA-Research/detrex 一、 TL;DR DAB-DETR 提出了一种新的建模 DETR 中 query 的方式,使用 4 维的 anchor box,这一建模方式不仅使得 DETR query 有了可解释性,同时作为位置先验可以加速模型收敛,以及利用 box 的尺度信息调制注意力图。