针对我感觉没理解到位的句子,我把原文放在了后面,欢迎大家讨论自己的想法。脚注我就不翻译了。 摘要 我们提出了一种将目标检测看作集合预测(set prediction)问题的新方法。我们的方法简化了目标检测的流水线,…
其原始论文为 《End-to-End Object Detection with Transformers》。结果在 COCO 数据集上效果与 Faster RCNN 相当,在大目标上效果比 Faster RCNN 好,且可以很容易地将 DETR 迁移到其他任务例如全景分割。 事实上,在 DETR 之前,就有几个类似思想的工作。首先和15年的人体检测的一篇工作的思路非常相像了。然后...
End-to-End Object Detection with Transformers 时间:20.05 机构:Facebook AI TL;DR 文章提出一种称为DETR(Detection Transformer)的基于Transformer的检测器,相比于传统检测器不需要NMS以及anchor,仅需要少量object queries就可以同时推理出所有预测结果。 Method Inference 参考下图,其中class预测(C + 1)个类别,多出来...
Object detection set prediction loss DETR给出的是N个预测,N为预先设定的远大于GT目标框数量的一个值,难点在于根据GT对这些预测框进行评分。作者在这里对预测框与GT进行二分图匹配,从而计算损失。具体来说,设yy为GT集合,^y={^yi}Ni=1y^={yi^}i=1N为N个预测结果,为了满足二分图完美匹配的条件,作者将GT...
新框架名为“检测变压器”(DEtection TRansformer)或“DETR”(),其主要成分是一种基于集合的全局损耗,通过二分匹配和变压器编码器-解码器架构强制进行独特的预测。给定一个固定的小的学习对象查询集合,DETR推理关于对象和全局图像上下文的关系,以直接并行输出最终的预测集合。与许多其他现代探测器不同,新模型在概念上很...
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR),论文阅读:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers(DETR)DETR是DetectionTransformer的缩写,是Facebook提出的主要用于目标检测领域的新模型,FacebookAI的研究者把Transformer用...
我们将目标检测问题直接视作集合预测问题以简化训练流程。我们采用了基于transformers的编解码框架,该框架被广泛应用于序列预测。transformers中的自注意力机制使该框架非常适合于集合预测的特定约束比如移除重复预测等,自注意力机制显示的建模了序列中元素对之间的交互关系。
DETR提出两个东西,一是目标函数,通过二分图匹配的方式,使得模型输出独一无二的预测,就是说没有那么多冗余的框了。二是,使用Transformer的编码器解码器架构。具体还有两个小细节,一个是解码器这边还有另外一个输入,learned object query,类似于anchors,DETR可以将learned object query和全局图像信息结合起来,通过不停...
用transformer替代了手工设计的head 用positional encoding替代了手工设计的anchor 在近乎可比的条件下超过了...
原文链接: End-to-End Object Detection with Transformers一、基础知识代码部分:关于mask的内容:在util.misc中的collate_fn函数里面可以找到:以整个batch为例,tensors:获取整个batch里面最大的w,h,用0 pad…