那么能否类似ViT,只用BERT模型,以最少的inductive bias做目标检测呢?预训练的ViT在目标检测任务上的迁移性如何呢? YOLOS对以上问题进行了探究,相较于ViT,YOLOS只是将单个Cls token替换为多个Det Token。 YOLOS 实验表明,YOLOS能够取得非常promising的结果,但模型的scaling特性与CNN结构不尽相同。更多细节请参见论文原...
YOLOS:不使用任何CNN,直接将视觉变换器(ViT)用于目标检测,从而脱颖而出。它使用一系列图像补丁(标记)和一组可学习的检测标记,证明变换器能有效编码检测任务中固有的空间关系。 OWL-ViT:通过整合视觉和语言,使用变换器解码器使图像特征与文本查询相一致,从而将变换器的适用性扩展到开放词汇检测领域。该模型有利于零...
但问题是它们的计算成本很高,因此运行速度很慢。 2. YOLO模型——以速度超快而闻名,但它们并不总是能获得最好的准确度。 因此,RT-DETR 团队想出了一些巧妙的想法,制作了一个基于 DETR 的模型,可以在速度和准确性上击败 YOLO : 他们通过分离不同尺度的特征处理,使模型的编码器部分更加高效。这让它运行得更快...
自视觉 Transformer (ViT)[Dosovitskiy等人,2021年]引入以来,出现了不少后续工作,包括DETR(Carion等人,2020年)和RT-DETR。然而,基于CNN的YOLO系列模型在实时检测领域占据重要地位,原因在于其易于从头训练、轻量级设计和能够实现高速推理的能力。 每一版本的YOLO模型都引入了不同的架构和训练策略。例如,YOLOv7(Wang等人...
4.1.2 ViT与CNN在先验知识上的对比 值得一提的是,由于ViT不像CNN那样对图像有比较多的先验知识,即没有用太多的归纳偏置 具体来说,CNN的局部性locality (以滑动窗口的形式一点一点在图片上进行卷积,故会假设图片上相邻的区域会有近似的特征),和平移等变性translation equivariance「无论先做平移还是先做卷积,最后的...
首次证明,通过将固定大小的非重叠图像块序列作为输入,可以以纯序列到序列的方式完成2D目标检测。在现有的物体检测器中,YOLOS利用最小的2D感应偏置。 对于朴素ViT,论文发现目标检测结果对预训练方案非常敏感,并且检测性能远未饱和。因此,所提出的YOLOS也可以...
首次证明,通过将固定大小的非重叠图像块序列作为输入,可以以纯序列到序列的方式完成2D目标检测。在现有的物体检测器中,YOLOS利用最小的2D感应偏置。 对于朴素ViT,论文发现目标检测结果对预训练方案非常敏感,并且检测性能远未饱和。因此,所提出的YOLOS也可以作为一项具有挑战性的基准任务,以评估不同的(标签监督和自监督...
ResNet18和VanillaNet13等网络架构,选用计算复杂度低且检测精度较高的ResNet18作为主干特征提取基准网络;然后,引入反向残差移动模块更新ResNet18中的基本块,扩展模型的感受野,改善层间的特征交互;最后,使用EfficientViT模型中的级联分组注意力...
可以说RT-DETR是目前目标检测领域又快又好的检测器,并且基于Vit,有巨大发展前景。 工业缺陷检测场景对模型的快速性和准确性要求较高,基于此本文采用RT-DETR-R101在PCB数据集上进行缺陷检测。 根据PaddleDetection给出的模型性能对比,各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和T4 TensorRT FP16上预测速度...
对于朴素ViT,论文发现目标检测结果对预训练方案非常敏感,并且检测性能远未饱和。因此,所提出的YOLOS也可以作为一项具有挑战性的基准任务,以评估不同的(标签监督和自监督)ViT预训练策略。 实验结果如下: 匹配优化 DN-DETR(CVPR 2022) 代码链接:https:///FengLi-ust/DN-DETR ...