论文链接:DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising 源码链接:GitHub - IDEA-Research/DN-DETR: [CVPR 2022 Oral] Official implementation of DN-DETR Abstract 文章提出了一种新的去噪训练方法,用于加速 DETR 的训练,并深入探讨了 DETR-like 方法收敛缓慢的问题。文章表明,早期训练阶段二分...
动机:DETR的Query训练太慢,原因是匈牙利匹配不稳定导致训练目标频繁变动 1. 背景 DETR提出使用查询向量(query)与编码器特征交互,从而检测目标 DETR基于Transformer结构首次实现了端到端训练的目标检测模型,而不需要手工设计的锚点框和NMS 然而,DETR在COCO需要500轮训练,而Faster-RCNN只需要12轮 一些工作指出模型结构问题...
Update: dn-detr的扩展版已经放出, paper链接。我们进一步在其他类型检测器(DETR, Anchor DETR, Faster R-CNN)和分割模型(Mask2Former)上验证了denosing training的有效性。Update: 代码和模型现已开源, 代码…
还有DAB-DETR,强推这篇文章,对query的解释非常好:下雨前:DAB-DETR阅读 还有作者团队给出的解读:李峰:[CVPR 2022 Oral]DN-DETR: 去噪训练加速DETR收敛 摘要 作者提出去噪的训练方式去加速DETR。训练慢的原因是因为在一开始的时候,匹配算法的不一致性导致的问题。为了解决这个问题,除了使用匈牙利算法(下雨前:匈牙利算...
本文介绍将为大家介绍一个目标检测模型 —— DN-DETR,其最大亮点是在训练过程中引入了去噪(DeNoising)任务,这也是 DN-DETR 取名之由来。该任务与原始 DETR 的匈牙利匹配过程是相互独立的,相当于是个 shortcut,“绕”过了后者。最终,DN-DETR 在 DAB-DETR 的基础上进一步加速了收敛,对于 COCO 数据集,仅用 12 ...
这说明 DN-DETR 具有更好的训练效率。 综上所述,DN-DETR 在保持参数数量和计算复杂度相对稳定的同时,显著提高了整体检测性能,特别是对小目标的检测能力有了大幅提升。此外,DN-DETR 的训练效率也很高,只需较少的训练轮数就能达到良好的性能水平。 编辑于 2024-11-15 09:05・北京...
理解更深刻的讲解: DETR DAB-DETR DN-DETR Deformable-DETR DINO 理解更深刻的讲解: Mask DINO四部曲—DETR潘多拉魔盒的正确打开方式 贼tmd的好的deformable detr讲解:Deformable DETR: 基于稀疏空间采样的注意力机制,让DCN与Transformer一起玩! - 知乎 (zhihu.com) DETR 略 Decoder见前文:DETR的Decoder DAB-DETR...
本论文入选了CVPR 2022会议,并获得了Oral。ReadPaper邀请了作者李峰入驻并回答论文十问,在详细阅读论文之前不妨先速读十问做个初步了解。 论文阅读链接:DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Quer…
论文链接: DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising论文代码: IDEA-Research/DN-DETR: [CVPR 2022 Oral] Official implementation of DN-DETR (github.com)MotivationDETR收敛困难的…
DN-DETR也是针对DETR收敛慢的问题,它认为GT和预测框的匹配也就是匈牙利算法匹配算法,具有离散性和随机性,导致GT的匹配变成了一个动态的、不稳定的过程。因为是不稳定的匹配,每个query预测出的检测框匹配到的GT框不一样,使偏移的学习变得困难,可以参见上面的图。因为Decoder学习的是相对于anchor的一个偏移,每次匹配到...