换句话说,DETR是上面的CNN+RNN方法的一个优化版,既然是优化版,我们先来分析一下,上面的方法有什么缺点。 1. DETR优化了什么? 首先,在DETR的原文中,作者直述了两个方法的最大区别,CNN+RNN的方法只应用在了某个数据集上(密集人群检测),而且没有和SOTA进行效果对比。其次,CNN+RNN的方法继承了RNN的缺点,也就是...
冗余框问题解决：通过stitching方法解决不同区域间独立预测产生的冗余框问题，确保预测框的唯一性。三、DETR模型介绍 模型结构：DETR模型采用Transformer取代LSTM，通过CNN卷积网络提取特征，将特征送入Transformer编码器，同时使用正弦位置编码增强模型的定位能力。编码器输出的object queries负责预测不同区域的目标...
在深入了解DETR模型之前，我们需要回顾其整体架构。模型的运算流程主要包括以下几个步骤：首先是图像特征的提取，之后是特征图的Transformer处理，再通过计算输出的区域集合与真实标签之间的集合相似度，最后利用反向传播算法更新模型参数，从而优化模型性能。▍ 位置编码 位置编码是Transformer模型的关键组件，DETR中采用手动或...
三、实现代码及RT-DETR修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/145276845
Transformer实战系列!VIT/Swin/DETR模型全详解,大佬带你3 Transformer实战课件+资料包(含论文/项目及项目源码/学习路线图...)+论文指导/发刊
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端到端的目标检测模型DETR详解 在目标检测领域，RCNN系列和Yolo系列模型已经取得了成熟应用效果，但这些模型在进行非极大值抑制（NMS）后处理操作时存在时间消耗大、未充分利用图像特征及依赖人工设置阈值等问题。为解决冗余框问题，避免使用NMS的同时解决重复预测问题，一种创新方法——使用CNN+LSTM模型应运...
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