图4. Deformable DETR性能对比 由图4可知,Deformable DETR不仅收敛速率比DETR快并且小目标精度也高了许多。 6、Conclusion Deformable DETR效率高并且收敛快,核心是Multi-Scale Deformable Attention Module。解决了DETR中收敛慢以及小目标性能低的问题。 Reference Deformable DETR:arxiv.org/pdf/2010.0415 官方代码仓库:gi...
一、文本介绍 本文修改的模型是Deformable-DETR,修改的位置是在可变形编码器和可变形解码器之间,在可变形编码器和可变形解码器之间加入RT-DERT中的CCFM模块,CCFM模块的输入为可变形编码器的最高层级特征图以及backbone的输出。CCFM模块可以提升模型的特征融合能力。 二、模型图 CCFM 三、核心代码 修改deformable_detr.p...
https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR 我们用和DETR一样的顺序来看Deformable DETR的代码。 Deformable DETR的代码和DETR代码整体上其实大差不大,没有很大的区别。 DeformableDETR 我们首先来看DeformableDETR这个类。 init() classDeformableDETR(nn.Module):""" This is the Deformable DETR module tha...
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。 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)收...
作为Comate,我很乐意帮助你解读Deformable DETR的源码。下面我将根据提供的Tips,分点进行解读: 1. 获取Deformable DETR的源码 首先,你可以从GitHub上获取Deformable DETR的源码。Deformable DETR的GitHub仓库通常包含完整的项目代码,包括训练脚本、模型定义、数据预处理等。以下是一个示例链接,你可以访问该链接获取源码: te...
第二节DeformableDetr物体检测源码分析1-特征提取与位置编码.mp4 09:28 2-序列特征展开并叠加.mp4 08:28 3-得到相对位置点编码.mp4 08:25 4-准备Encoder编码层所需全部输入.mp4 10:18 5-编码层中的序列分析.mp4 09:19 6-偏移量offset计算.mp4 12:03 7-偏移量对齐操作.mp4 08:35 8-Encoder层...
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...
首先检查torch和torchvision对Deformable-DETR的兼容情况 之后可以尝试手动替换或者修复_NewEmptyTensorOp的导入问题,在文件util/misc.py中,定位到: python fromtorchvision.ops.miscimport_NewEmptyTensorOp 将这一行代码替换为: python try:fromtorchvision.ops.miscimport_NewEmptyTensorOpexceptImportError:# Define a fall...