该方法被称为 Mask R-CNN,在 Faster R-CNN的基础上,通过添加一个分支来预测一个目标掩码,并与现有的目标检测分支并行。Mask R-CNN很容易训练,只增加了很小的开销,可以以5帧/秒的速度运行。 此外,Mask R-CNN很容易推广到其他任务,例如,人体姿态估计。本文在COCO数据集上进行了大量实验,结果表明Mask R-CNN在...
FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框,并且和目标检测网络共享卷积网络,使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个,且建议框的质量也有本质的提高. 概念解释: 1、常用的Region Proposal有: -Selective Search -Edge Boxes 2、softmax-loss softmax-loss 层和 softmax 层计算大致是相同的. softmax 是...
深度卷积网络采用“端对端”的特征学习,通过多层处理机制揭示隐藏于数据中的非线性特征,能够从大量训练集中自动学习全局特征,是其在遥感影像自动目标识别取得成功的重要原因,也标志特征模型从手工特征向学习特征转变。另一方面,随着深度学习的不断发展,当前以Transformer等结构为基础模型的检测模型也发展迅速,在许多应用场景...
①基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践③遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)④PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化...
与DETR和可变形DETR范式不同,本文将ViT与RPN进行结合,即将CNN主干替换为transformer,组成为:ViT-FRCNN,作者称这可视为迈向复杂视觉任务(例如目标检测)纯transformer解决方案的重要基石。 注:文末附【Trans…
摘要:针对单模态目标检测的不足,提出了一种基于CNN-Transformer双模态特征融合的目标检测算法。在YOLOv5的基础上,构建了一个可以同时输入红外和可见光图像的双流特征提取网络;然后,分别提出了基于卷积神经网络结构的红外特征提取主干网络和基于Transformer结构的可见光特征提取主干网络,以提升对红外和可见光图像的特征提取能...
【新智元导读】Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建,并减少了对手工组件的需求。 Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声...
为了解决目标检测中存在的挑战,本文提出了一种基于多尺度融合CNNs特征和Transformer特征的显著目标检测方法。 一、引言 显著目标检测是计算机视觉领域中的热门研究方向,其主要任务是从图像中准确地检测出显著目标。传统的显著目标检测方法多基于手工设计的特征和机器学习方法,存在着特征表达能力不强、鲁棒性差等问题。而...
(CNN+Transformer)、YOLO系列检测器部署,更有重磅的BEVFusion模型部署的详细讲解!课程后续还计划增加构建TensorRT plugin的流程、详解TensorRT的Parser、TVM等其他编译器以及Edge device上的部署!满满的干货,真正做到帮助0基础的同学高效学习,快速掌握每一个知识点,课程大纲如下: ...
【新智元导读】Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建,并减少了对手工组件的需求。 Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声...