相应的模型分别称为DETR和DETR-R101。按照[21],我们还通过在骨干网络的最后阶段添加扩张卷积并去除这个阶段的第一个卷积的步幅来增加特征分辨率,相应的模型分别称为DETR-DC5和DETR-DC5-R101(扩张的C5阶段)。这种修改将分辨率提高了两倍,从而改善了对小物体的性能,代价是编码器自注意力的计算成本增加了16倍,总体计算...
相应的模型分别称为DETR和DETR-R101。我们还通过在骨干网络的最后阶段添加膨胀并从这个阶段的第一个卷积中移除步长来增加特征分辨率。相应的模型分别称为DETR-DC5和DETR-DC5-R101(膨胀的C5阶段)。这种修改将分辨率提高了两倍,从而提高了小物体的性能,但代价是编码器自注意力的成本增加了16倍,导致整体计算成本增加了2...
对于R50和R101具有50个训练周期的条件DETR作为backbone,其表现略低于具有500个训练周期的DETR。 对于DC5-R50和DC5-R101,带有50个训练周期的条件DETR的性能与带有500个训练周期的DETR相似。 4个backbone 75/108个训练周期的条件DETR优于500个训练周期的DETR。 总之,高分辨率backbone DC5-R50和DC5-R101的有条件DETR比...
这缩小了用于定位目标分类和box回归的不同区域的空间范围,从而放松了对内容嵌入的依赖,并简化了训练。实验结果表明,对于主干R50和R101,Conditional DETR收敛速度快6.7倍,对于更强的主干DC5-R50和DC5-R101,收敛速度快10倍。 动机 为了分析 DETR 为什么收敛...
R101 stands for using ResNet-101 as backbone. DC5 refers to the usage of Dilated Convolution. The DETR-DC5-R101 model uses ResNet-101 backbone along with dilated convolution with a stride of 5.Using Pre-trained DETR Model for Inference on Images...
3 DETR-DC5 R101 500 0.097 44.9 model | logs 232Mb COCO val5k evaluation results can be found in this gist. The models are also available via torch hub, to load DETR R50 with pretrained weights simply do: model = torch.hub.load('facebookresearch/detr:main', 'detr_resnet50', pretraine...
这缩小了用于定位目标分类和box回归的不同区域的空间范围,从而放松了对内容嵌入的依赖,并简化了训练。实验结果表明,对于主干R50和R101,Conditional DETR收敛速度快6.7倍,对于更强的主干DC5-R50和DC5-R101,收敛速度快10倍。 动机 为了分析 DETR 为什么收敛慢,论文对 DETR decoder cross-attention 中的 spatial ...
3 DETR-DC5 R101 500 0.097 44.9 model | logs 232Mb COCO val5k evaluation results can be found in this gist. The models are also available via torch hub, to load DETR R50 with pretrained weights simply do: model = torch.hub.load('facebookresearch/detr', 'detr_resnet50', pretrained=Tru...
DN-DETR-DC5 [li2022dn]R1013005047.367.550.828.651.565.0 DN-DETR-DC5 + AuxR1013005049.9 (↑2.6)69.554.231.753.866.7 YOLOS [fang2021you]DeiT-S [touvron2021training]10015035.655.936.014.337.054.9 YOLOS + AuxDeiT-S [touvron2021training]10015038.0 (↑2.4)58.439.517.440.156.3 ...
Anchor DETR-R101∗ 50 43.5 64.3 46.6 23.2 47.7 61.4 − 58M Conditional DETR-R101 50 42.8 63.7 46.0 21.7 46.6 60.9 156 63M DAB-DETR-R101 50 43.5 63.9 46.6 23.6 47.3 61.5 174 63M DAB-DETR-R101∗ 50 44.1 64.7 47.2 24.1 48.2 62.9 179 63M DETR-DC5-R101 500 44.9 64.7 47.7 23.7 ...