提出仅使用编码器的 DETR;Dai 等人 [6] 设计基于 RoI 的动态解码器,帮助解码器聚焦感兴趣区域;近期工作则将每个 DETR 查询与特定空间位置关联(而非多个位置)以提高特征提取效率 [21,15,25,14],如 Conditional DETR [15] 将查询解耦为内容和位置部分,强制查询与特定空间位置明确对应;Deformable DETR [25]
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...
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...
本文提出了一种创新方法— Ray Denoising ,通过沿着相机射线进行战略性采样来构建困难负样本,从而提高检测精度。这些负样本在视觉上难以与真正的正样本区分,使模型被迫学习深度感知特征,从而增强其区分真阳性和假阳性的能力。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...
DINO 论文精度,并解析其模型结构 & DETR 的变体_dino模型 Look Forward Once:DeformableDETR会阻断上一层输出的位置的参考点的梯度; 这会存在一个问题,也就是其上一层的输出(bi-1)只作为初始化,loss其实只优化了Δ的更新部分; 所以做了如图所示的修改 detach还是继续存在的,所以各层之间还是正常隔断的。 其实并...
事实上,两篇论文不仅仅有denosing一个idea,这里只关心去噪的部分。 动机 背景涉及到DETR系列(一个基于transformer的目标检测模型),如果想深入了解还建议阅读DETR和DAB-DETR。 DETR采用transformer的encoder-decoder架构一次性生成N(超参,必须大于目标数)个box prediction,然后训练时对预测框和Ground Truth做二分匹配,但是...