上述代码对应下面的部分,即将query通过linear获得: 偏移量sampling_offsets(该偏移量是在特征图上的偏移量):torch.Size([2, 9620, 8, 4, 4, 2]),batch=2,4个WH之和,8个头,4个特征层,4个采样点(图中画了3个),2为偏移量坐标(x,y) 通过linear获得权重值。 attention_weights,最开始时为 torch.Size([...
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...
论文代码:GitHub - IDEA-opensource/DAB-DETR: [ICLR 2022] DAB-DETR: Dynamic Anchor Boxes are Better Queries for DETR 最好先看DETR:下雨前:DETR论文解读和代码 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...
我们的代码已经开源: 原始repo: IDEA-Research/DAB-DETR: [ICLR 2022] DAB-DETR: Dynamic Anchor Boxes are Better Queries for DETR (github.com)github.com/IDEA-Research/DAB-DETR 另外我们提供了官方的基于Transformer检测工具包detrex,这一工具包包含了DETR, Deformable DETR, Conditional DETR, DAB-DETR,...
模型训练和评估阶段，通过配置文件灵活调整参数、数据输入、增广方式及训练策略，仅需修改配置文件即可完成实验。本文不仅提供了DETR和DAB-DETR算法的详细介绍，还附上了实际例子和详细步骤，以便读者基于EasyCV进行复现。对于代码实现，读者可访问DETR、DAB-DETR的GitHub仓库以及EasyCV的开源地址。
[ICLR 2022] Official implementation of the paper "DAB-DETR: Dynamic Anchor Boxes are Better Queries for DETR" - IDEA-Research/DAB-DETR
同时注释掉model/init下的这段代码 创建conda环境 conda create -n deformable_detr python=3.7 1. 激活conda环境 activate deformable_detr 1. 查看CUDA版本,因为我们在切换环境变量的CUDA顺序后在创建对应的conda环境后,这个CUDA便会跟随conda环境 nvcc --version ...
感觉这套代码质量非常高,因为作者基本上开源了每个实验的代码,值得反复看(包括deformable attn的算子、分布式训练等等)。 2.1.Decoder 首先看下整体Decoder的forward函数部分: defforward(self,tgt,memory, tgt_mask:Optional[Tensor]=None, memory_mask:Optional[Tensor]=None, ...
DAB-DETR代码学习记录之模型解析 DAB-DETR是吸收了Deformable-DETR,Conditional-DETR,Anchor-DETR等基础上完善而来的。其主要贡献为将query初始化为x,y,w,h思维坐标形式。 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。