目标检测作为计算机视觉核心任务之一,在深度学习技术的高速发展下,近十年一直是重点研究方向,相关论文数量逐年增长!从R-CNN、YOLO,到SSD、RetinaNet,和引入Transformer的DETR,学界和业界创新不断,关键技术也日新月异,轻量化、端到端、3D目标检测,以及小目标、跨模态、开放世界检测!即便如此,YOLO、DETR等作为里程碑式...
目标检测作为计算机视觉核心任务之一,在深度学习技术的高速发展下,近十年一直是重点研究方向,相关论文数量逐年增长!从R-CNN、YOLO,到SSD、RetinaNet,和引入Transformer的DETR,学界和业界创新不断,关键技术也日新月异,轻量化、端到端、3D目标检测,以及小目标、跨模态、开放世界检测!即便如此,YOLO、DETR等作为里程碑式...
随着R-CNN系列模型的发展,检测精度和速度得到了显著提升,同时也为后续的目标检测技术如YOLO(You Only Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)以及基于Transformer架构的DETR(DEtection TRansformer)等提供了重要的参考和发展方向。这些模型继续推动着目标检测技术的进步,使之在自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个...
Q代表的是和任务相关的特征,在DETR检测任务中,Q可以理解为用于目标检测的检测器, 它用自己的检测器与K也就是图像的feature 做叉乘计算得到的内积,表示的是我们的检测器与feature之间的相关性,比如detr的Q中有100个检测器(embeddings),第一个检测器可能与Q,K中的某几个特征的关联特别大。 从总体来看QK^{T}V的...
在训练的第二阶段,我们冻结了端到端检测器的主干和颈部,需要从头开始训练解码器。 通过逐步训练的应用,我们引入了第一个利用纯卷积结构编码器的实时端到端对象检测模型,DETR with YOLO(DEYO)。 在不依赖任何补充训练数据的情况下,DEYO在速度和准确性方面都超过了所有现有的实时对象检测器。此外,综合型DEYO系列可以使...
YOLOv5x是经典YOLO系列的检测器;它包含Backbone、包括FPN+PAN的Neck和输出三尺度预测的Head。作为一个类似DETR的模型,DINO包含一个Backbone、一个多层Transformer编码器、一个多级Transformer解码器和多个预测头。它使用Anchor边界框的静态查询和动态初始化,并涉及用于比较去噪训练的额外CDN分支。
DETR作为基于Transformer的目标检测模型，数据需求有其特性。YOLO系列是经典高效目标检测模型，数据量要求受关注。DETR训练初期对大量标注数据依赖程度较高。YOLO在不同版本中数据量需求有所变化和调整。小数据集上，DETR可能较难学习到足够特征。YOLO在相对小数据量时也能有一定检测表现。DETR数据增强策略影响其对原始数据...
原文链接:目标检测的极限在哪里?LW-DETR:干翻YOLOv10! 在本文中,我们为实时目标检测构建了一种轻量级的DETR方法。该方法架构非常简单:由一个纯ViT编码器和一个通过卷积投影器连接的DETR解码器组成。我们提出将编码器中的多级特征图(中间和最终特征图)进行聚合,形成更强大的编码特征图。我们的方法利用了有效的训练技...
DETR (DEtection TRansformer)是一种相对较新的目标检测算法，由 Facebook AI Research (FAIR) 的研究人员于 2020 年推出。它基于 Transformer 架构，这是一种强大的序列到序列模型，已用于各种自然语言处理任务。传统的目标检测器（即 R-CNN 和 YOLO）很复杂，并且经历了多种变化，并且依赖于手工设计的组件（即 ...
简介:目标检测顶流的碰撞 | YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器DEYO,超越DINO! 目标检测是计算机视觉中的一个重要课题,后处理是典型目标检测流水线的重要组成部分,这对传统目标检测模型的性能造成了严重的瓶颈。作为首个端到端目标检测模型,DETR摒弃了Anchor和非最大抑制(NMS)等手动组件的要求,大大简化了目标检测过程...