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 ...
国内首个面向自动驾驶目标检测领域的Transformer原理与实战课程:https://ebzbf.xet.tech/s/1MTcd1、研究背景2、DN-DETR方法3、实验结果分析, 视频播放量 540、弹幕量 0、点赞数 6、投硬币枚数 0、收藏人数 16、转发人数 2, 视频作者 3D视觉工坊, 作者简介 3D视觉工坊,包括
在DN-DETR中,为了更好的发挥新增加的训练任务denoising task的作用,将decoder embedding替换为了带有目标标签信息的class label embedding,并且附加了一个指示器indicator,用来区分是denoising task还是matching task。 执行matching task时,除了输入的class label embedding是unknown class之外,其他的部分都与之前的DAB-DETR相...
该篇论文发现Detr收敛慢原因来自匈牙利一对一匹配,于是在训练阶段额外引入object query来学习加噪的gt,提高了收敛速度和精度。 1、引入 Detr在训练早期阶段,对于同一张图像的同一个物体,在不同epoch之间每个object_query会匹配到不同gt(包括背景)。原因是匈牙利匹配中代价矩阵鲁棒性差,即稍微扰动就会影响匹配...
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 ...
DN-DETR论文引入了一种名为Query DeNoising的机制，旨在加速DETR模型的训练过程。核心在于在DAB-DETR模型基础上，优化query与Ground Truth（GT）之间的匹配关系。这一改进通过引入Attention Mask来实现，该Mask遵循特定规则，以提升模型训练效果。在Decoder中，Indicator是一个二值向量，用于标识query是否属于去噪...
①DN-DETR是在DETR（Detection Transformer）基础上提出的改进模型，DETR是将Transformer应用于目标检测任务的开创性工作，通过编码器-解码器结构直接输出检测结果，不过它存在训练收敛慢等问题；②DN-DETR的核心思想之一是引入去噪训练机制，在训练过程中，会向真实的目标框和类别标签添加噪声，然后让模型去预测并恢复原始...
降噪训练的提出是为了解决基于DETR架构的模型使用二分图匹配不稳定性的问题。作者看到降噪训练在更通用的目标检测任务上表现出色,而基于DETR架构的场景文本识别器需要解决一个比目标检测更专门化的任务,也一定存在着二分图匹配不稳定性的问题。但是考虑到场景文本任务中的文字多以任意形状存在,并且还需要执行比分类任务...
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 ...
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导致收敛慢,还有一些工作提出让每个query查询图像的指定区域进行检测 在训练早期,作者发现对于相同的图像,同一个query可能在不同的epoch与不同...