为了解决这些问题,近年来,深度学习领域的研究者们提出了许多基于深度神经网络的目标检测方法。其中,End-to-End Object Detection with Transformers(DETR)作为一种新型的目标检测框架,引起了广泛的关注。DETR的提出者将目标检测任务视作一个集合预测问题,从而提出了一个新的检测思路。在DETR中,输入是一张自然图像,输出则是图像中对象的像
DETR将目标检测视为一个使用transformer模型和一个集损函数的集预测问题。 DETR是第一个使用End to End的方式解决目标检测问题,解决的方法是把检测问题视作是一个set prediction problem 这是由于,过去的及于深度学习目标识别模型都不是端到端的,需要借助很多后处理过程,例如为了避免重复的预测,需要设计 anchor 集和...
1.变革性的架构:作者提出了DEtection TRansformer(DETR),这是一种结合了Transformer的编码器-解码器结构的目标检测模型。这种设计利用了Transformer的自注意力机制来捕捉图像中所有元素之间的关系,这对于处理集合预测任务中的约束(如避免重复预测)特别有用。 2.集合损失函数和双向匹配:DETR引入了一种全新的集合损失函数,...
我们采用了一种基于transformers[47]的encoder-decoder架构,这是一种流行的序列预测架构。transformers的自注意机制明确地模拟了序列中元素之间的所有成对交互,使这些体系结构特别适用于集合预测的特定约束,例如删除重复预测。 我们的DEtection TRansformer(DETR,见图1)能一次预测所有对象,并使用集损失函数进行端到端训练,该...
名称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a
第四步,匹配预测框与GT框,在匹配上的框里做目标检测的loss。 DETR推理过程: 第一步用CNN抽特征。 第二步用Transformer编码器去学全局特征,帮助后边做检测。 第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。 第四步,置信度大于0.7的作为前景物体保留,其余作为背景。
论文地址:End-to-End Object Detection with Transformers DETR 一、 摘要 二、 介绍 三、 相关工作 1. 集合预测 2. Transformer 和并行解码 四、 DETR模型 1. 目标检测的集合预测损失 2. DETR结构 五、 实验 一、 摘要 该方法提出了一个检测的新的pipeline,无需预定义锚框以及人为添加的后处理操作(NMS)。
Paper Reading :End-to-End Object Detection with Transformers 这是自己第一次写paper reading,花了比较长的时间,临近期末,忙到飞起。 该文章提出的图像中物体检测的思路是:首先用CNN提取图像特征然后用transfromer模型来检测物体,训练过程使用二分图匹配损失。与以前的物体检测框架相比,该文提出的框架想对要简单很...
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers论文学习,DETR是Facebook团队于2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测,是Transformer在目标检测的开山之作–DEtectio任务例如全景分割。
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...