《Feature Pyramid Transformer》：南理、南洋理工等联合发表的论文，提出特征金字塔 Transformer（FPT），用于视觉识别任务。 论文一：目标检测新范式，Detection Transformer（DETR）进行目标检测 由于 Transformer 广泛应用于序列数据的处理任务，尤其是在语言建模、机器翻译等任务中表现出良好的性能，那么在 NLP 领域表现良好...
目前这方面的应用有ASPP, RFP等。 构建金字塔只是个基础操作,对于构建后的处理才是重点,目前有多种多样的方法去处理,这方面的改进主要有ASFF, PANet, FPT, YOLOF, BiFPN, STDN等。 ASPP(2017) ASPP是基于第二种方式来构建的,具体如下图所示: 通过多支路后进行concate,再进行1x1卷积。这篇论文比较简单...
表III包括密集预测任务的这些模型的更详细比较。除了通用Transformer主干,特征金字塔Transformer(FPT)[92]通过使用self-attention、自上而下的cross-attention和自底向上的cross channel attention,结合了空间和尺度的特性。继[193]之后,HRFormer[93]向Transformer介绍了多分辨率的优点以及非重叠的局部self-attention。HRViT[...
在CV很多方向所谓改进模型,改进网络,都是在按照人的主观思想在改进,常常在说CNN的本质是提取特征,但并不知道它提取了什么特征,哪些区域对于识别真正起作用,也不知道网络是根据什么得出了分类结果。 如在上次解读的一篇论文《Feature Pyramid Transformer》(简称FPT)中,作者提出背景信息对于识别目标有重要作用,因为电脑肯...
FPT由三种类型的transformer组成,即自耦transformer,接地transformer和渲染transformer,它们分别对特征金字塔的自水平,自顶向下和自底向上路径的信息进行编码。 FPT基本上利用transformer中的自注意模块来增强特征金字塔网络的特征融合。 预测头对于物体检测器起着重要的作用。先前的检测方法通常利用单个视觉表示(例如边界框和角...
平均帧处理时间（FPT）和内存增长率对比，PLGSLAM比以前的方法更快，并且模型大小不会随着场景长度呈立方...
除了通用Transformer主干,特征金字塔Transformer(FPT)[92]通过使用self-attention、自上而下的cross-attention和自底向上的cross channel attention,结合了空间和尺度的特性。继[193]之后,HRFormer[93]向Transformer介绍了多分辨率的优点以及非重叠的局部self-attention。HRViT[94]重新设计了异质分支和十字形注意力模块。
2020 [DETR] End-to-End Object Detection with Transformers (ECCV) [paper] [code] [FPT] Feature Pyramid Transformer (CVPR) [paper] [code] Other resource [Awesome-Transformer-Attention] Acknowledgement Thanks the template from Awesome-Crowd-CountingAbout...
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FPT: Feature Pyramid Transfomer 导言: 本文介绍了一个在空间和尺度上全活跃特征交互(fully active feature interaction across both space and scales)的特征金字塔transformer模型,简称FPT。该模型将transformer和Feature Pyramid结合,可用于像素级的任务,在论文中作者进行了目标检测和实力分割,都取得了比较好的效果。为了...