(Since the decoder is also permutation-invariant, the N input embeddings must be different to produce different results. )这些输入嵌入是我们称之为对象查询(object queries)的学习出来的位置编码,与编码器类似,我们将它们添加到每个注意层的输入中。N个对象查询被解码器转换成一个输出嵌入。然后,通过前馈网络...
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...
此外,我们为 YOLO 引入了整体效率-准确度驱动的模型设计策略。作者从效率和准确度的角度全面优化了 YOLO 的各个组件,大大降低了计算开销并提高了性能。作者的努力成果是用于实时端到端物体检测的新一代 YOLO 系列,称为 YOLOv10。大量实验表明,YOLOv10 在各种模型规模上都达到了最先进的性能和效率。例如,我们的 ...
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,...
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...
1、提出了一种目标检测新思路,真正的end-to-end,更少的先验(没有anchor、nms等);2、在coco上,...
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...
DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法,克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖 ,简化了目标检测的处理流程。
第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。 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...
本文章针对的是传统基于深度学习的目标检测方法中,采用dense candidate或者dense points策略导致的dense操作问题,提出使用sparse方法进行替代。 abstract 本文提出一种纯粹的用于目标检测的稀疏方法,称之为Sparse R-CNN. 当前目标检测已存的方法严重依赖于密集的目标候选,比如在HxW的特征图所有格点上预先定义的k个锚框等。