query_embed = nn.Embedding(num_queries, hidden_dim) self.input_proj = nn.Conv2d(backbone.num_channels, hidden_dim, kernel_size=1) self.backbone = backbone self.aux_loss = aux_loss def forward(self, samples: NestedTensor): """ The forward expects a NestedTensor, which consists of: - ...
论文认为,DETR 在计算 cross-attention 时,query 中的 content embedding 要同时和 key 中的 content embedding 以及 key 中的 spatial embedding 做匹配,这就对 content embedding 的质量要求非常高。而训练了 50 epoch 的DETR,因为 content embedding 质...
值得一提的是,object queries是可学习的embedding,与当前输入图像的内容无关(不由当前图像内容计算得到)。论文中对不同object query在COCO数据集上输出检测框的位置做了统计(如上图所示),可以看不同object query是具有一定位置倾向性的。对object queries的理解可以有多个角度。首先,它随机初始化,并随着网络的训练而...
维度大小256x25x34,目的是为了将CNN提取特征进行add融合,融合后的特征将H和W拉直(850x256)为transformer的输入.送入到transformser的encoder(6个encoder block),输出的维度不变,也是850x256,第三步进入decoder,输入decoder的还包括了object query,object queries是learnable embedding,是可学习的positional embedding...
论文认为,DETR 在计算 cross-attention 时,query 中的 content embedding 要同时和 key 中的 content embedding 以及 key 中的 spatial embedding 做匹配,这就对 content embedding 的质量要求非常高。而训练了 50 epoch 的DETR,因为 content embedding 质量不高,无法准确地缩小搜寻物体的范围,导致收敛缓慢。所以用...
因为Decoder 也具有位置不变性,Decoder \( N \) object query(可以理解为学习不同 object 的 positional embedding)必须是不同,以便生成不同 object 的 embedding,并且同时把它们添加到每一个 Multi-Head Attention 中。 \( N \) 个 object queries 通过 Decoder 转换成一个 output embedding,然后 output embeddi...
(query_embed): Embedding(100, 256) (input_proj): Conv2d(2048, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1)) (backbone): Joiner( (0): Backbone( (body): IntermediateLayerGetter( (conv1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3), bias=False) (bn1)...
Deformable DETR有2-stage模式,后文会讲到。在2-stage模式下,输入到Decoder的参考点和object query&query embedding会有所不同。 以下主要是计算出采样点的位置。2-stage模式下,输入到Decoder的参考点是Encoder预测的top-k proposal boxes,也就是说是4d的(非2-stage情况下是2d),于是需要分情况处理: ...
这里的object query是DETR中的关键概念，其作用类似于CNN目标检测中的anchor boxes。DETR的解码器中包含N个不同的object queries（N是一个预先设定的超参数，通常远大于图片中的目标数量）。这些queries经过解码器处理后，会产生N个decoder output embedding。这些embedding再通过一个多层感知机（MLP）得到最终的N个预测...
query_pos即query的位置编码。self.query_embed = nn.Embedding(num_queries, hidden_dim)也是通过编码进行初始化的。 DecoderLayer层计算 首先便是q,k的初始化了,即tgt(初始化为0)加上我们的query的位置编码 AI检测代码解析 q = k = self.with_pos_embed(tgt, query_pos) ...