论文中细节补充 总结 联系 来源 ICLR 2021 开源代码 https://github.com/fundamentalvision/Dormable-DETRgithub.com/fundamentalvision/Dormable-DETR 摘要 最近提出了DETR,以消除在物体检测中对许多手工设计的组件的需求,同时表现出良好的性能。然而,由于Transformer注意力模块在处理图像特征图方面的局限性,它存在收...
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...
[论文阅读:transformer系列]Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有高检测精度的目标检测算法:首先设计了对红外图像进行图像增强处理的图像增强模块CLAHE-GB,并将其与Deformable DETR进行有机结合;然后在大型通用数据集上进行预训练;最后引入数据增强...
实验表明,使用 RD 模块可以显著提高模型性能,在目标检测方面实现了超过 3% 的平均精确率增加,而模型参数仅增加了 1%。 对于 1 阶段目标检测模型,RD 模块提高了 2 阶段模型的有效性,以及基于 DETR 的架构,如 Faster R-CNN 和 Deformable DETR。 1 Introduction ...
论文地址:DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 源代码:Deformable-DETR 摘要 DETR 最近被提出用于消除目标检测中许多手工设计组件的需求,同时展示了良好的性能。然而,它存在收敛速度慢和特征空间分辨率有限的问题,这主要是由于 Transformer 注意力模块在处理图像特征图时的局限性。为了...
在本文中,论文提出了Deformable DETR,结合可变形卷积的稀疏空间采样和Transformers的关系建模能力,缓解了DETR收敛速度慢和计算复杂度高的问题。可变形注意模块仅关注一小组采样位置,相当于所有特征图像素中突出关键元素的预过滤器。该模块可以自然地扩展到多尺度特征架构,而无需FPN的帮助。在Deformable DETR中,论文利...
在本文中,论文提出了Deformable DETR,结合可变形卷积的稀疏空间采样和Transformers的关系建模能力,缓解了DETR收敛速度慢和计算复杂度高的问题。可变形注意模块仅关注一小组采样位置,相当于所有特征图像素中突出关键元素的预过滤器。该模块可以自然地扩展到多尺度特征架构,而无需FPN的帮助。在Deformable DETR中,论文利用(多...
在本文中,论文提出了Deformable DETR,结合可变形卷积的稀疏空间采样和Transformers的关系建模能力,缓解了DETR收敛速度慢和计算复杂度高的问题。可变形注意模块仅关注一小组采样位置,相当于所有特征图像素中突出关键元素的预过滤器。该模块可以自然地扩展到多尺度特征架构,而无需FPN的帮助。在Deformable DETR中,论文利...
deformable detr的研究背景 很多目标检测模型在多尺度检测都会用到FPN 06:54 deformable attention 因为只关注局部像素,时间复杂度降低,所以可以更容易在多尺度特征图上预测 detr没有用FPN的原因:transformer用q和k计算注意力机制的时间复杂度大(像素尺寸的平方),本身就慢,再用FPN更慢 ...