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...
对小目标的检测效果较差 可能是出于计算量的考虑,DETR只采用了最深层的特征图参与训练,而没有采用多尺度特征图,导致DETR对于小目标的检测效果较差 Deformable DETR显著降低了DETR的计算量,因此可以引入多尺度特征图参与训练,提升了对小目标的检测效果 目的就是为了通过在输入特征图上的参考点(reference point)附近只采样...
对于DETR中的Transformer Encoder,query和key元素都是feature map中的像素。 DETR 的 Multi-Head Attention 公式表示为: 其中 。 DETR主要有两个问题:需要更多的训练时间来收敛,对小目标的检测性能相对较差。本质上是因为Transfomer的Multi-Head Attention会对输入图片的所有空间位置进行计算。而Deformable DETR的Deformable...
Deformable DETR 开启了探索端到端目标检测器的机会,因为它收敛很快,内存消耗和计算量都较低。 2. Transformer 在讲Deformable DETR之前,我们需要先了解一下Transformer和DETR。这一节我们主要通过self-attention来介绍Transformer中最主要的Q、K、V三个参数,分别对应查询向量(Query)、键向量(Key)、值向量(Value)。 与...
◇ 模型结构详解 通过上述改进，Deformable DETR模型在注意力计算上展现出了显著的优势。接下来，我们将深入探讨该模型的内部结构和运行机制。Deformable DETR的结构包括backbone特征提取，加入Deformable Attention机制，替换传统Transformer模块，优化计算流程。模型的整体结构如图所示。它以ResNet作为backbone，从该网络的第三层...
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Deformable DETR论文精度与代码详解 精度方面：收敛速度提升：Deformable DETR通过引入可变形注意力模块，显著提升了模型的收敛速度。这一改进使得模型在训练过程中能够更快地达到最优性能，减少了训练时间。小目标检测性能增强：针对传统Transformer在小目标检测方面的不足，Deformable DETR通过稀疏采样和关键点采样...
DETR在检测小物体方面的性能相对较低,并且无法从高分辨率特征地图中检测到小物体。 可变形卷积可以识别重要特征,但是无法学习重要特征之间的联系 transformer组件在处理图像特征图中的不足。在初始化时,注意模块对特征图中的所有像素施加了几乎一致的注意权重。长时间的训练周期是为了学习注意权重,以关注稀疏的有意义的位...
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3. 方法详解Transformer中的Multi-Head Self-Attention：计算复杂度主要受像素数量影响，导致处理大分辨率特征图时效率低下。Deformable DETR：虽去掉了锚点机制，但通过object queries模拟锚点作用。然而，其计算量限制和稀疏注意力矩阵影响了性能。Deformable Attention Module：通过在特定参考点附近采样关键点，...