DETR (End-to-End Object Detection with Transformers)由Facebook AI实验室的Nicolas Carion,Francisco Massa等人于2020年提出,被计算机视觉技术顶刊ECCV收录。DETR将目标检测任务看作集合预测问题,简化了目标检测 pipeline,有效消除了对手工设计组件的依赖(NMS和anchor),基本实现了真正意义上的端到端训练,目前已成为目标...
1、论文一:Deformable DETR 论文:Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection (1)deformable attention模块 作者认为原始DETR收敛速度慢的原因是因为attention模块每次只关注一小部分采样点,导致需要很多轮数才能学习到真实需要关注的目标。并且其收到deformable convolution(可变性卷积)的启发,...
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR) 简介 模型整体结构 backbone Transformer FFNs 检测和损失函数 模型效果 DETR 是 Detection Transformer的缩写, 是Facebook 提出的主要用于目标检测领域的新模型, Facebook AI 的研究者把 Transformer 用到了目标检测任务中,还取得了媲美 Faster R-CNN 的...
与以往大多数直接集预测的工作相比,DETR的主要特点是将二部匹配损耗和transformers与(非自回归)并行解码结合起来。相比之下,以前的工作集中于使用rnn的自回归解码。DETR中的匹配损失函数唯一地将一个预测框给一个ground truth对象,并且对预测对象的排列不变。 DETR在大型对象上展示了明显更好的性能,这很可能是由transf...
问题:detr每次都会出100个输出,但是实际上一个图片的GT的bounding box可能只有几个,如何匹配?如何计算loss?怎么知道哪个预测框对应GT框? 25:07 百科举例:分配工人干活,让最后之处最小 scipy包提供的linear sum assignment 26:33 detr论文里:代码也用的linear sum assignment函数 ...
参考点概念使得开发几种技术来进一步提高DETR性能成为可能。第一种技术是查询选择,它从编码器中选择功能和引用框作为直接解码器的输入。第二种技术是迭代边界框细化,在两个解码器层之间仔细设计梯度分离。我们在论文中称这种梯度分离技术为“向前看一次”。
本文主要解决Detr收敛速度慢的原因,故作者首先分析导致其收敛慢的可能原因是啥:encoder只涉及图像特征向量提取;decoder中的self-attn只涉及query之间的交互去重;而最有可能发生在cross attn。原始Detr论文中query=content query + object query,而原始论文发现在第二层layer去掉object query基本不掉点,故收敛慢是conte...
DETR(DEtection TRansformer)论文阅读笔记 查看原文 DETR与Deformable DETR小结 编解码结构,它在序列预测任务上大获成功。Transformer中的自注意力机制显示地界定了序列中元素间的相互作用,因此可以用于约束集合的预测结果。 如上图是DETR的检测流程,它一次性预测多个目标,并通过...。DETR的两个关键是:利用损失函数完成...
DETR 论文精读【论文精读】 DETR: DEtection TRansformer End-to-End Object Detection with Transformers 这个方法十分简单,而且是端到端的,不需要NMS等后处理,超参数简化了不少 使目标检测成为跟图像分类一样简单的任务,不需要过多的人工干预 主要工作:
在tensorflow中填充用于从头开始训练DETR模型的类和边界框 def pad(dataset): images, classes, boxes = [], [], [] # (m, None, None, 3), (m, 42), (m, 42, 4) for x in dataset: images.append(list(x["images"][0].numpy())) ...