由于Transformer本质上是一个序列转换的作用,因此,可以将DETR视为一个从图像序列到一个集合序列的转换过程。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 po...
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...
在Encoder部分,输入的Query Feature z_{q} 为加入了位置编码的特征图(src+pos), value ( x )的计算方法只使用了src而没有位置编码(value_proj函数)。 (1)reference point确定方法为用了torch.meshgrid方法,调用的函数如下(get_reference_points),有一个细节就是参考点归一化到0和1之间,因此取值的时候要用到...
Transformer的forward函数中定义了一个和query_embed形状相同的全为0的数组target,然后在TransformerDecoderLayer的forward中把query_embed和target相加(这里query_embed的作用表现的和位置编码类似),在self attention中作为query和key;在multi-head attention中作为query: AI检测代码解析 class TransformerDecoderLayer(nn.Module...
后续一系列的工作都围绕着这几个问题展开,其中最精彩的要属 Deformable DETR,也是如今检测的刷榜必备,Deformable DETR 的贡献不单单只是将 Deformable Conv 推广到了 Transformer 上,更重要的是提供了很多训练好 DETR 检测框架的技巧,比如模仿 Mask R-CNN 框架的 two-stage 做法,如何将 query embed 拆分成 content...
(query_embed)#decoder的时候用, print(src.shape)#100,2,256 memory = self.encoder(src, src_key_padding_mask=mask, pos=pos_embed)#传入序列,序列中哪些位置不需要算attention,位置编码 print(memory.shape) hs = self.decoder(tgt, memory, memory_key_padding_mask=mask, pos=pos_embed, query_pos=...
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...
从上到下，forward函数大致执行以下步骤：首先，将query_embed按self.embed_dims拆分为query_pos和query，self.embed_dims为特征图的通道数，这里为256。接着，实现维度上的扩充，query_pos的形状从(900, 256)变为(bs, 900, 256)。然后，通过一个mlp层从query_pos得到初始化的参考点。最后，利用...
src 为 backone 的输出 shape=(N,512,W/32,H/32)# self.input_proj(src) 将 shape=(N,512,W/32,H/32) -> shape=(N,256,W/32,H/32)hs=self.transformer(self.input_proj(src),mask,self.query_embed.weight,pos[-1])[0] 位置信息标注,包含了x,y两个方向的位置信息。编码方式任然采用sincos...