以上整个encoder过程输入为src, mask, pos\_embed,输出为memory,和输入形状一样[888,2,256] 5.decoder操作 decoder操作的输入为: tgt: 与query_embed具有相同形状的全零编码特征向量[100, 2, 256] tgt = torch.zeros_like(query_embed) memory:encoder的输出[888, 2, 256] mask:图像的有效区域mask[2, 88...
该集合实际上就是一个可学习的位置编码(文章中也称为object queries或者output positional encoding,代码中叫作query_embed)。 DETR的网络结构如图所示: DETR使用的Transformer结构和原始版本稍有不同: spatial positional encoding是作者自己提出的二维空间位置编码方法,该位置编码分别被加入到了encoder的self attention和...
#将query_embed显示的表示为xywh,表示pos属性,通过MLP学习成256维的pos特征 self.query_embed = nn.Embedding(num_queries, query_dim) # get sine embedding for the query vector reference_points = self.query_embed.sigmoid() obj_center = reference_points[..., :2] query_sine_embed = gen_sineembed...
permute(2, 0, 1) # query_embed:[100,256]->[100,1,256]->[100,2,256] query_embed = query_embed.unsqueeze(1).repeat(1, bs, 1) # mask: [2,28,38]->[2,1064] mask = mask.flatten(1) # 其实也是一个位置编码,表示目标的信息,一开始被初始化为0 [100,2,256] tgt = torch.zeros...
query_embed:torch.Size([100, 2, 256]) ,其为decoder预测输入,即论文中反复提到的object queries,每帧预测num_queries个目标,这里预测100个。其最开始时是进行随机初始为0的,之后会加上位置编码信息。这个意思是想让query对位置较为敏感,或者说应该有自己所关注的范围,不能越界。因为encoder中好的特征就那么几...
看DeformAttn公式,Reference Point是给定的参考点,即query特征所在位置的归一化坐标,模型需要自己去找K个采样点来计算attention,示意图如下,可以与公式对应。 多尺度的DeformAttn就是采样不需要局限在一个尺度,而是各个尺度都可以采样,实现跨尺度的特征交互。 Deformable DETR提出的两阶段DETR是把Encoder得到的特征过一个...
(query=self.with_pos_embed(tgt, query_pos),#decoder自己做好的query key=self.with_pos_embed(memory, pos),#key用encoder编好的memory value=memory, attn_mask=memory_mask,#value用encoder编好的memory key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] print(q.shape)#100,2,256 tgt = tgt + self...
decoder在结构上相比encoder每层多了一个多头注意力机制和Add & Norm,目的是对query embeding与query pos进行学习,注意:和Encoder相同,DecoderLayer也是6层,每一层输入都是除了上一层的输出以外,还要单独重新加入query pos与encoder中的positional encoding。
这些技巧包括模仿Mask R-CNN的两阶段做法、将query embed拆分为内容和参考点两部分、多尺度训练方法以及一次向前预测框的策略。这使得打开DETR框架的正确方式逐渐清晰。在理解object query的基础上，人们开展了一系列有价值的工作，如Anchor DETR、Conditional DETR等，其中DAB-DETR尤为突出。DAB-DETR将object...
最终输出含有目标信息的query，通过FFN得到bbox和class信息。理解DETR模型前，需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成：Backbone，Transformer（encoder与decoder）及head。输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为256，模型变换过程如下。DETR配置文件中，model部分分为...