我们的Deformable DETR只在参考点附近采样少量的key来计算注意力,因此我们的方法收敛快并且可以用到多尺度特征。 1、Introduction 传统目标检测任务有很多手工设计痕迹,所以不是端到端的网络。DETR运用到了Transformer强大的功能以及全局关系建模能力来取代目标检测中人工设计痕迹来达到端到端的目的。 DETR的两大缺点: (1...
大体是因为Deformable DETR中参考点和query之间存在联系,query由object query + query embedding组成,在Encoder中,参考点表示特征点本身位置,其中object query来自特征图,而query embedding由位置编码(position embedding)和多尺度编码(scal-level embedding)组成。在Decoder中,如果是1阶段模型,参考点由query embedding经过全...
摘要:Deformable DETR提出了一种新玩法:它借鉴了DCN的思想,提出可变形注意力机制——每个特征像素不必与所有特征像素交互计算,只需要与部分基于采样获得的其它像素交互,并且这些采样点的位置是可学习的。这是一种局部(local)和稀疏(sparse)的高效注意力机制,能够解决DETR收敛慢与能够处理的特征分辨率受限的问题。 前言 ...
基于此,提出了Deformable DETR模型,deformable detr结合了deformable conv的空间稀疏采样优势和transformer的元素间关系建模能力。detr的计算复杂性来自于其中的transformer结构在全局上下文中的注意力计算,而且作者注意到,尽管这种注意力是在全局上下文中计算的,但最终某一个视觉元素只会与很小一部分其他视觉元素通过权重建立起...
Deformable DETR注意力模块只关注一个query周围的少量关键采样点集,采样点的位置并非固定,而是可学习的。同时,受到deformable convolution(可变性卷积)的启发,认为Attention模块也可以关注更灵活的采样点,让每个位置不必和所有位置交互计算,只需要和部分(学习来的,重要的部分)进行交互即可,进而提出deformable attention模块。
Two-Stage Deformable DETR:通过两阶段检测的方式,选择第一阶段预测的高分区域提案作为第二阶段解码器的对象查询。 EXPERIMENT 表 1 展示了与Faster R-CNN+FPN、DETR的性能对比。 表 2 列出了所提出的可变形注意模块的各种设计选择的消融实验。
Deformable DETR损失函数主要包括两部分:目标检测损失和可变形注意力机制损失。 1. 目标检测损失 目标检测损失包括位置损失和类别损失。位置损失是目标检测模型在预测目标的位置时与真实位置之间的差异,通常采用L1损失或Smooth L1损失来衡量。类别损失是模型在预测目标类别时与真实类别之间的差异,通常采用交叉熵损失来衡量。
Deformable DETR DETR作为一个省去了很多比如NMS这些处理工作的目标检测方法,不仅可以实现端到端的检测,检测的效果还非常好。 但是它也是有一些问题的。 首先它的收敛速度非常慢。这个问题之前VIT也有说过,算是基于self-attention训练的常见问题。它相当于自己学习感受野和元素间的关系,更加flexible,所以收敛时间也就更长...
Deformable DETR算法通过引入可变形卷积来解决这些问题。可变形卷积是一种可以根据输入特征图动态调整卷积核形状的卷积操作。在Deformable DETR中,通过使用可变形卷积,网络可以根据数据自适应地学习物体的形变信息。这使得算法在处理物体形变和遮挡等问题时更加准确和鲁棒。 Deformable DETR的具体实现 Deformable DETR的整体架构...
1.2部分需要重点关注,它将有助于我们对deformable detr的具象化理解。 1.1 detr整体架构 DETR架构图如下(原图来自DETR论文,为了讲解方便,我手动添加了一些细节): 整体来说,detr遵循了transformer encoder-decoder架构,我们分别来看encoder和decoder在做一件什么事。