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
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...
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...
前言 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...
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。
论文地址:arxiv.org/pdf/2203.0130 代码地址:github.com/IDEA-opensou 推荐先看下DETR:下雨前:DETR论文解读和代码 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...