实验表明,Dynamic Sparse R-CNN可以增强具有不同Backbone的强Sparse R-CNN Baseline。特别是,Dynamic Sparse R-CNN在COCO 2017验证集上达到了最先进的47.2% AP,在相同的ResNet-50 Baseline下比Sparse R-CNN高出2.2% AP。 1简介 近年来,目标检测得到了快速的发展,从卷积神经网络(CNN)到Transformer,特征提取的...
为了验证Dynamic Sparse R-CNN的性能,研究者在COCO数据集上进行了实验。COCO数据集是一个包含大量自然图像的目标检测数据集,具有挑战性和多样性。实验结果表明,使用ResNet50作为骨干网络的Dynamic Sparse R-CNN在COCO数据集上达到了47.2AP的优异成绩。这一成绩不仅超过了Sparse R-CNN等先前算法,也与其他先进的目标检测...
总之,Dynamic Sparse R-CNN的成功应用为计算机视觉领域带来了新的启示。通过引入动态卷积核和轻量级骨干网络,Dynamic Sparse R-CNN实现了高效、准确的目标检测,为实际应用提供了强有力的支持。未来,随着技术的不断发展,我们有理由相信Dynamic Sparse R-CNN将在更多领域展现出其强大的潜力。 同时,我们也应该意识到,Dyna...
在实际应用中,Dynamic Sparse R-CNN展现出了强大的潜力。即使在使用ResNet50作为骨干网络的情况下,Dynamic Sparse R-CNN在COCO数据集上仍能达到47.2AP的性能,这在同类算法中堪称佼佼者。这一成绩证明了Dynamic Sparse R-CNN在目标检测任务中的优秀表现,也为实际应用提供了强有力的支持。 对于希望运用Dynamic Sparse ...
Dynamic Sparse R-CNN 2022.5.4放出的论文,基于Sparse R-CNN 的改进。 Sparse R-CNN是基于可学习的提议框和特征,通过稀疏集合预测形成的一种目标检测方法。FPN提取的特征、学习到的proposal boxes和proposal features作为输入,输出预测结果,该过程迭代T次得到最终的结果。proposal boxes是一组固定的区域集合,指明目标...
PI-YOLO: dynamic sparse attention and lightweight convolutional based YOLO for vessel detection in pathological imagesdoi:10.3389/fonc.2024.1347123FEATURE extractionDEEP learningTUMOR gradingBLOOD vesselsNETWORK performanceVessel density within tumor tissues strongly correlates with tumor proliferation...
Dynamic Sparse Voxel Transformer (DSVT) 是一个主要应用与激光雷达3D检测的、高效的易于开发和部署的3D transfromer主干网。它根据每个窗口中的稀疏性将一系列局部区域进行划分,并以完全并行的方式计算所有区域的特征。此外,为了允许跨集合连接,它设计了一种旋转集合划分策略,在连续的自注意力层之间交替使用两种划分...
Sparse learning is another popular category of online trackers developed on top of the PF method[205,206]that uses the concept of a dictionary to separate the background from the object. Patches of the candidate particles are modeled through low-rank subspace and searched w.r.t particles. ...
这里的实验使用的是没有选择性掩码的静态双解码器,分别观察基于 CNN 和 Transformer 的检测器的 mAP 。 DSE-w/o fusion:指没有融合的双流编码器(DSE)模块,其中 CNN 和 Transformer 分别作为编码器和解码器,没有进行特征融合。通过其对应的 CNN 和 Transformer 中的结果,可以判断他们的共享 backbone 不会影响性能...
其中,DETR是一项开创性的工作,将目标检测视为具有多阶段变换器和学习对象查询的直接集合预测问题。Sparse R-CNN设计了一个基于R-CNN检测器的基于查询的集合预测框架。通过用固定数量的可学习候选替换手工制作的候选,Sparse R-CNN有效地减少了候选的数量并避免了多对一的标签分配。