DETR简化目标检测,通过集合预测减少手工组件,利用Transformer处理图像特征与目标查询,实现高效检测。实验中采用GIoU损失优化边界框回归,并通过匈牙利算法匹配预测与真实目标,提升检测精度。
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...
由于Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得了显著成就，DETR是第一个成功的端到端目标检测模型，2020年由Nicolas等人提出。这一模型成功将Transformer引入到目标检测领域，为该领域带来了突破性进展。◉ 模型结构 DETR模型的结构主要包括骨干网络、编码器、解码器和预测网络。与基于CNN的检测模型相似，DETR同样采用了Re...
为了解决这一问题，Relation Net和DETR引入了Transformer，将注意力机制引入到目标检测领域。Relation Net通过Transformer对不同目标间的关系进行建模，从而增强了特征表示。DETR则基于Transformer提出了全新的目标检测架构，为该领域带来了新的突破。尽管Relation Net仍以Faster RCNN为基础，并进行了相应的改进，但其核心思想...
detr目标检测算法 DETR（Detr）是一种目标检测算法，它基于Transformer架构，采用端到端的训练方式，可以直接从输入图像中生成预测结果，无需额外的人工干预。与传统的目标检测算法相比，DETR算法具有更高的准确性和效率。DETR算法的核心思想是将图像中的每个对象视为独立的序列，并将其表示为向量序列。通过将对象表示为...
DETR是一种最近的框架,它将目标检测视为一个通过 Transformer 编码器-解码器[2]直接预测集合的问题。在没有手动设计的样本选择[3]和非最大值抑制(NMS)的情况下,DETR甚至可以达到与Faster R-CNN[4]相竞争的性能。然而,DETR在训练和优化方面存在挑战,它需要大规模的训练数据集以及即使在COCO数据集[5]上也需要极...
DETR通过迭代地生成基于图像特征的多个候选目标,并为每个真值目标提升一个候选目标,从而实现端到端的目标检测。原始DETR中采用一对一监督的传统训练过程缺乏对目标检测候选的直接监督。 我们旨在通过一对一监督和一对多监督相结合的方式,对候选生成过程进行明确监督,从而提高DETR的训练效率。我们的方法,即MS - DETR,简单...
DETR（DEtection TRansformer）的出现彻底改变了这一局面。它将目标检测重新定义为一个集合预测问题，通过Transformer架构直接输出一组无序的预测，极大简化了检测流程。这种设计使开发者摆脱了繁琐的手工组件调整，如锚框大小和比例的精细调节。DETR家族的检测器，包括Conditional DETR、Deformable DETR和AdaMixer等，已经在...
DINO(DETR with Improved deNoising AnchOr Boxes)系列模型通过改进去噪锚框机制、引入混合查询以及其他优化手段,提高了模型的收敛速度和检测性能,尤其在小目标检测方面取得了显著进步。 从CNN到Transformer的转变,不仅是网络架构的变化,更是对目标检测任务本质理解的深化。Transformer架构因其在处理长距离依赖关系上的优势,...
1.标准DETR解码器 2.Cascade-DETR架构 3.连续注意力 4.IoU感知查询再标定 5.训练和推理细节 实验结果 结论 概述 目标检测是具有广泛实际应用的计算机视觉任务,如自动驾驶和医学影像。随着DETR 的出现,基于Transformer的检测器的发展令人瞩目,并且在最新的DETR系列方法在COCO挑战中以明显的优势击败了基于CNN的检测器。