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...
论文地址: arxiv.org/pdf/2203.0130 项目地址:github.com/FengLi-ust/D先看看加速收敛的效果!在COCO数据集上,利用ResNet50 backbone,基于Deformable DETR的DN-Deformable-DETR在12epoch结果达到43.4AP,50epoch结果达到48.6AP,让DETR模型在12 epoch setting下也可以取得好的效果。
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...
另外,为了兼容之前 DAB-DETR 的架构与流程,DN 任务加噪的 content & position 部分(对应 decoder embeddings & learnable anchors)会分别和匈牙利匹配任务的对应部分拼接(concat)起来,作为 transformer 的输入。 接下来的 4 个小节,CW 会具体地解析 DN 大法的各个关键操作是怎么做的。 noised labes: 对 gt labels...
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...
即插即用!加速DETR的去噪训练方法:DN-DETR【CVPR 2022 Oral】 652 -- 14:24 App 跑了yolov5,直接用yolov5的数据转换一下跑DETR网络 392 -- 9:57 App Session 6 检测分割 - 基于动作与共现特征重构的时序动作定位 2275 -- 29:49 App 遮挡场景下的端到端渐进式物体检测【CVPR2022】【目标检测】 901 ...
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更复杂的识别任务,如何有效地构建这个降噪训练任务是一个挑战。论文提出了一种...
前面已经完成了DN-DETR模型的调试与论文阅读工作,对DN-DETR模型的基本原理有了初步的认识,接下来,便是对DN-DETR模型代码的学习。 DN-DETR模型结构图如下: DN-DETR的构建与DETR极为相似,主要差别便是Decoder部分的mask机制。 本文主要介绍DN-DETR模型的构建过程。
Ray Denoising 设计为一个即插即用的模块,兼容于任何DETR风格的多视角3D检测器,并且只在训练时增加了极少的计算成本,而不影响推理速度。本文的综合实验,包括详细的消融研究,一致表明 Ray Denoising 在多个数据集上均优于强基线方法。在NuScenes数据集上,相较于最先进的StreamPETR方法,它在 mAP 上提升了1.9%。在...
detraction [di'trækʃən] n.贬低,诽谤 324 detrimental [`detri'mentl] adj.损害的,造成伤害的 325 detritus [di'traitəs] n.废品,碎屑,遗骸 326 devastate ['devəsteit] v.摧毁,破坏 327 deviant ['di:viənt] adj.越出常规的 328 deviate ['di:vieit]...