首先来到DAB-Deformable-DETR的模型构建文件DAB-Deformable-DETR.py 通过预处理的样本数据samples: 我们主要看两个数据,分别是tensors,这是送入DAB-Deformable-DETR模型的样本数据,为torch.Size([2, 3, 608, 760]),分别代表batch-size=2,channel=3,width=608,height=760。 其次便是mask,这是图像进行尺寸统一后...
DAB-DETR改进 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...
模型丰富:目前已经支持了DETR,Deformable-DETR,ConditionalDETR, DAB-DETR, DAB-Deformable-DETR, DN-DETR, DN-Deformable-DETR, DINO,并且我们会不断更新完善代码设计。 效果好,基于detrex复现的DAB-DETR,DN-DETR,DINO在性能上都相较于之前的开源repo更好或是持平 新开源的DAB-DETR 在ResNet-50上涨了1.0AP, DN...
书接上回,上篇博客中我们学习到了Encoder模块,接下来我们来学习Decoder模块其代码是如何实现的。 其实Deformable-DETR最大的创新在于其提出了可变形注意力模型以及多尺度融合模块: 其主要表现在Backbone模块以及self-attention核cross-attention的计算上。这些方法都在DINO-DETR中得到继承,此外DAB-DETR中的Anchor Query设计...
这篇博文主要从代码角度来分析DAB-DETR所完成的工作。 DAB-DETR主要是对Decoder模型进行改进。博主也主要是对Decoder模块的模型进行解析。 位置编码的温度值调整 首先是position_encoding.py文件,该文件中重新定义了一个PositionEmbeddingSineHW方法,其作用就是将高频位置编码部分的宽高温度值分开,可以让宽高有不同的温度...