动机:现有方法使用置信度分数从encoder中选择top-K特征来初始化物体query,置信度分数只能表示特征中是否包含前景物体,相当于只有类别信息,而检测器需要同时建模物体的类别和位置。 方法:定义特征不确定性\mathcal{U},表示定位\mathcal{P}和分类\mathcal{C}的预测分布之间的差异,并加入损失函数中。其中,\mathcal{\h...
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...
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 ...
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,...
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...
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 the GT labels according to the noised boxes to better capture the label-box relationship.作者认为这种label flipping的方式有助于...
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…
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 焕新 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...
DN-DETR 最大的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 epochs 就可以玩得很漂亮。