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...
在deformable detr的论文开头,直接点出了原生detr的两个重要问题: (1)训练时间太长 (2)难以准确检测出小物体 单看论文,我们可能很难理解这两点,但有了第一章的基础,现在我们可以来详细阐释这两个问题了。 (1)训练时间太长 在原生detr中,特征图的一个像素点就是一个token,则我们一共有H_ * W_个token。而...
对于DETR收敛速度慢以及小目标检测效果差的问题,大量的基于原始DETR的改进算法被提出。Deformable DETR是应对DETR所存在的问题的卓越算法之一,其通过可变形卷积与Transformer的结合将注意力模块的关注范围缩小,只关注参考点query周围几个与之相关的...
DETR模型仅采用单尺度特征，并使用三角函数对特征点位置进行编码。然而，deformable detr模型采用了多尺度特征，不同特征层上的特征点可能具有相同的(w,h)坐标，这使得原有的位置编码不足以准确表征多尺度特征图上的元素位置。通过引入尺度级别嵌入与改进的注意力机制，提升模型对多尺度特征的编码能力，适应不同场景。...
尽管参数增加了2%,但采用ResNet-101 Backbone 的模型性能超过了Faster R-CNN。此外,作者将模块扩展到基于 Transformer 的架构,特别是使用ResNet-50 Backbone 的Deformable DETR(Zhu等人,2020)。与之前的结果类似,RD模块带来的改进相当于升级到ResNet-101 Backbone 。
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。
Deformable DETR真的是一篇神作,给后面太多的改进方法带来了思路。 (二) 本文是怎么解决这些问题的 本文的主要工作有两个,首先第一个就是将deformable attention module替换Attention模块,从而实现sparse attention。接着第二个就是multi-scale deformable attention module来实现不同尺度特征的建模。 首先是Deformable Atten...
3. 相比于detr,主要的改进如下: 多尺度 feature map(参考上图最左侧) Encoder部分的Muti-Head Self-Attention改为Multi-Scale Deformable Self-Attention Dncoder部分的Muti-Head Attention改为Multi-Scale Deformable Cross-Attention 让检测头prediction heads预测边界框与参考点的相对偏移量,以进一步降低优化难度。
Deformable DETR 为探索端到端目标检测器的各种变体提供了可能,这得益于其快速收敛以及计算和内存效率。我们探索了一种简单而有效的迭代边界框细化机制,以提高检测性能。我们还尝试了两阶段的 Deformable DETR,其中区域提议也由 Deformable DETR 的变体生成,并进一步输入到解码器中进行迭代边界框细化。
Deformable DETR是基于DETR的一种改进算法，主要针对DETR存在的收敛时间长和在小物体检测上的性能较差问题进行了优化。在Deformable DETR中引入了可变形注意力模块，这一模块对注意力机制进行了改进，避免了传统注意力机制中每个查询与所有图像特征的全量交互，引入了参考点和采样点的概念。参考点代表目标的初始...