我们用同样的方法,取出decoder和encoder做cross-attention部分的attention weights,这样我们就能可视化出某个object query到底在关注图片中的什么部分,可视化结果如下: 又是一个有趣的结论:在detr decoder中,每个object query,学习的是自己应该关注的检测框的范围。 二、Deformable Detr 2.1 原生detr的问题 在deformable de...
针对detr小目标检测性能不好,收敛慢的问题,deformable detr对detr进行了改进。小目标差是因为一般来说小目标的检测都在大分辨率上,但是自注意力机制如果使用大分辨率会导致计算量过大,所以只能使用小分辨率的特征图。收敛慢是由于decoder中的注意力导致的。如下图所示,在cross-attention中,一开始注意力基本是均匀分布的。
这里的Transformer和DETR中的大体过程一致,最主要的区别在于用可变形注意力替代了Encoder中的自注意力(self-attention)以及Decoder中的交叉注意力(cross-attention)。 在分别解析Encoder和Decoder前,CW先向大家梳理下这里Transformer的整个pipeline(有源...
deformable detr中cross attention计算方式 在deformableDETR算法中,使用了一种新的交叉注意力计算方式。由于传统的注意力机制是基于空间位置的,会对目标物体的形变或遮挡等情况产生不稳定的响应。因此,deformable DETR 提出了一种基于形变可变的交叉注意力机制,通过适应目标的形变来提高模型的准确性。 具体来说,该算法将...
ii). Deformable Attention(& Multi-Scale) iii). Deformable Transformer -Encoder -Decoder IV. 改进策略 a. Iterative Bounding Box Refinement b. Two-Stage Deformable DETR V. 头脑风暴 1. 为何不需要FPN也能达到跨层融合的效果? 2. 为何注意力权重可由query直接通过全连接层预测?
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设计与bounding box强化机制也有涉及。
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。
这里的Transformer和DETR中的大体过程一致,最主要的区别在于用可变形注意力替代了Encoder中的自注意力(self-attention)以及Decoder中的交叉注意力(cross-attention)。在分别解析Encoder和Decoder前,CW先向大家梳理下这里Transformer的整个pipeline(有源码解析哦!)。
核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet50提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：Backb...
在decoder中,它的cross-attention的部分被换成了multi-scale deformable attention,self-attention的部分用的还是普通的MSA。 代码实现 源码链接: 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...