理解更深刻的讲解: DETR DAB-DETR DN-DETR Deformable-DETR DINO 理解更深刻的讲解: Mask DINO四部曲—DETR潘多拉魔盒的正确打开方式 贼tmd的好的deformable detr讲解:Deformable DETR: 基于稀疏空间采样的注意力机制,让DCN与Transformer一起玩! - 知乎 (zhihu.com) DETR 略 Decoder见前文:DETR的Decoder DAB-DETR...
DAB-DETR就是IDEA开始的一系列工作了,包括DN-DETR和DINO(63.3%). 如果对DETR很有兴趣的话,强烈推荐读这个文章,写的非常好。 摘要 提出使用动态的anchor box用于DETR。 直接将box的坐标作为queries输出到Transformer的解码器中。在每一层动态更新box。 使用box可以加速训练收敛,同时可以使用box的高宽对位置注意力图...
引入Anchor先验 基于以上推断,DAB-DETR的作者指出DETR收敛慢的原因在于没有提供位置先验信息。那么作者是如何做的呢? 其实关于这一点,Conditional DETR的作者已经发现了,并引入了x,y中心点坐标来作为先验信息。但其只是关注到了位置,但却忽视了目标的尺寸差异,Conditional DETR的位置的attention map计算公式如下: 其中,...
DAB-DETR提出了一种新的查询公式,利用DETR(检测转换器)的动态锚框。该方法使用框坐标,这不仅有助于提高查询与特征之间的相似性,还能消除DETR中训练收敛缓慢的问题。通过利用框的宽度和高度信息,可以调制位置注意图。该方法首先使用CNN主干提取图像的空间特征,然后使用Transformer编码器来细化这些特征。接下来,将双查询(...
Windows环境下调试DAB-DETR与Deformable-DETR 先前都是在服务器上运行DETR的相关程序,服务器使用的是Linux,所以运行较为简单,但如果想要简单的debug的话就没必要使用服务器了,今天便来在Winodws环境下调试DETR类项目,这里以Deformable-DETR与DAB-DETR为例。
reference points 两个部分,其中 reference points 显示的表示成 xywh 四维向量,然后通过 decoder 预测 xywh 的残差对检测框迭代更新,另外还通过 xywh 向量引入位置注意力,帮助 DETR 加快收敛速度,本文将基于 EasyCV 复现的 DETR 和 DAB-DETR 算法详细介绍一下如何正确的使用 object query 来提升 DETR 检测框架的...
DAB-DETR和DN-DETR这两款模型，都是在基础的DETR框架上进行的改进。DAB-DETR通过引入注意力机制，使得模型能够更好地捕捉到物体间的关系，而DN-DETR则在特征提取和预测阶段引入了多尺度特征融合，以提升检测精度。这两种方法虽然各自有其特点，但都旨在通过优化DETR的基础模型，来解决实际应用中可能遇到的...
这使得打开DETR框架的正确方式逐渐清晰。在理解object query的基础上，人们开展了一系列有价值的工作，如Anchor DETR、Conditional DETR等，其中DAB-DETR尤为突出。DAB-DETR将object query分为内容和参考点两部分，参考点以xywh四维向量表示，通过decoder预测xywh残差来迭代更新检测框。此外，引入xywh向量的位置...
我们在本文中提出了一种新的查询公式,它使用 DETR 的动态锚框(DEtection TRansformer),并提供对查询在 DETR 中的作用的更深入理解。这个新公式直接使用框坐标作为 Transformer 解码器中的查询,并逐层动态更新它们。使用框坐标不仅有助于使用显式位置先验来提高查询到特征的相似性并消除 DETR 中缓慢的训练收敛问题,...
其中对 object query 代表什么含义,以及如何更好的利用 object query 做检测,产生了许多有价值的工作,比如 Anchor DETR、Conditional DETR 等等,其中 DAB-DETR 做的尤为彻底。DAB-DETR 将 object query 看成是 content 和 reference points 两个部分,其中 reference points 显示的表示成 xywh 四维向量,然后通过 ...