aux_loss: True if auxiliary decoding losses (loss at each decoder layer) are to be used. """ super().__init__() self.num_queries = num_queries self.transformer = transformer hidden_dim = transformer.d_model self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1) self.bbox_emb...
位置编码通过MHattention传递 在编码器末端的layerNorm层被移除了 解码器返回解码器所有激活层的数据 其中,移除encoder layer末端的layerNorm(正则化模块)以及在decoder layer引入辅助损失参数(Auxiliary decoding losses)属于网络层面上的微操技巧。与原来在自然语言处理中应用的transformer网络结构最大的不同还是position emb...
由于我们预测了一组固定大小的N个边界框,其中N通常比图像中感兴趣的对象的实际数量大得多,因此使用了一个额外的特殊类标签∅来表示在未检测到任何对象。 此类在标准对象检测方法中与“背景”类具有相似的作用。 Auxiliary decoding losses 作者发现在训练过程中在解码器中使用辅助损耗auxiliary losses很有帮助,特别是...
aux_loss: True if auxiliary decoding losses (loss at each decoder layer) are to be used. """ super().__init__() self.num_queries = num_queries self.transformer = transformer hidden_dim = transformer.d_model self.class_embed = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1) self.bbox_embed...
3.2.5 Auxiliary decoding losses 辅助损耗在帮助模型输出正确的类的对象数量的时候比较有帮助。在每一层解码器后加入预测FFN层和匈牙利损耗。所有预测FFN共享它们的参数,然后使用一个额外的共享层范数对来自不同解码器层的预测FFN输入进行归一化。 3.3 Overall process ...
aux_loss: True if auxiliary decoding losses (loss at each decoder layer) are to be used. """super().__init__()self.num_queries=num_queries self.transformer=transformer hidden_dim=transformer.d_model self.class_embed=nn.Linear(hidden_dim,num_classes+1)self.bbox_embed=MLP(hidden_dim,hidd...
2.2.5 Auxiliary decoding losses 在DETR中,为了提高目标检测的性能,使用了一些辅助的解码损失。这些辅助损失的作用是在训练过程中提供更多的监督信号,以帮助网络更好地学习目标检测任务。 具体来说,DETR中使用了两个辅助损失: 位置损失(Position loss):在解码器中,每个位置都有一个预测的位置向量。该位置向量和真实...
Auxiliary decoding losses 论文发现对decoder使用辅助损失进行训练十分有效,特别是帮助模型输出正确的目标个数,所以在每个decoder层添加FFN和Hugarian loss,所有的FFN共享参数,另外也使用了共享的layer-norm来归一化FFN的输入。 Object detection set prediction loss ...
add_argument('--no_aux_loss', dest='aux_loss', action='store_false', help="Disables auxiliary decoding losses (loss at each layer)") # * Matcher parser.add_argument('--set_cost_class', default=1, type=float, help="Class coefficient in the matching cost") parser.add_argument('--...
aux_loss bool True A flag specifying whether to use auxiliary decoding losses (loss at each decoder layer) True/Falsetrain_config The train_config parameter defines the hyperparameters of the training process. train_config: optim: lr: 0.0001 lr_backbone: 0.00001 momentum: 0.9 weight_decay: 0.000...