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 个 ...
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,代码地址 Update: DN-DETR被接收为oral。 PR一下我们在CVPR 2022上的paper DN-DETR: Accelerate DETR Training...
论文地址: https://arxiv.org/pdf/2203.01305.pdf代码地址: https://github.com/IDEA-opensource/DN-DETR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…
要实现Denoise,首先需要构建Noise Queries,在GT上采用随机噪声改变bbox和class label,bbox的加噪分为2部分,center shifting和box scaling。class label原话是:For label noising, we adopt label flipping, which means we randomly flip some GT labels to other labels. Label flipping forces the model to predict...
深度学习调参技巧笔记-知乎相关问题回答总结 正面操作:参数初始化 必做操作。否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题。 下面的n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5 unif… 微尘-黄含...发表于AI打怪路 【简读】High Probability Bounds for a Cl...
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…
结论:anchor-free检测器的性能优于anchor-based检测器,因为二者精度相当但前者比后者花费更少的NMS时间,原因在于anchor-based检测器会产生三倍多的包围框。 3.Real-time DETR(RT-DETR) (1)模型整体架构 三部分结构:backbone,efficient hybrid encoder, Transformer decoder ...
训练时去噪部分和二分匹配的部分同时进行,再添加一个mask来调控,更加详细的可以看知乎上的文章讲解DN-DETR: 把去噪训练引入到 DETR 中打辅助,从而加速收敛,这里不再多讲解。 DINO的改进主要包括三个部分:Contrastive DeNoising Training, Mixed Query Selection, Look Forward Twice,同去噪关系比较大的是第一个。 DN...
首页 知乎直答 R1 知乎知学堂 等你来答 切换模式 登录/注册0ReadPaper论文阅读 专业的学术讨论社区关注即插即用!加速DETR的去噪训练方法:DN-DETR发布于 2022-06-17 10:54 · 4970 次播放 赞同7添加评论 分享收藏喜欢 举报...
作者讲解:[CVPR 2022 Oral]DN-DETR: 去噪训练加速DETR收敛 - 知乎 (zhihu.com) 参考讲解:DN-DETR: 把去噪训练引入到 DETR 中打辅助,从而加速收敛 背景: DETR收敛慢的原因,在不同的训练周期,同一个query会匹配到不同的GT,频繁切换导致不稳定;出现二义性; 尤其对于DAB-DET,其具有初始的均匀分布的anchorbox,...