DETR 是 Facebook 团队于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测,没有非极大值抑制NMS 后处理步骤、没有 anchor 等先验知识和约束,整个由网络实现端到端的目标检测实现,大大简化了目标检测的 pipeline。其原始论文为 《End-to-End Object Detection with Transformers》。结果在 COCO 数据集上效果与 Fast...
然后,transformer解码器将一小部分固定数量的学习到的位置嵌入(我们称之为对象查询)作为输入,并额外参加到编码器输出的处理中(A transformer decoder then takes as input a small fixed number of learned positional embeddings, which we call object queries, and additionally attends to the encoder output. )。
二是并行的方式,因为transformer2017首先是使用在机器翻译等NLP领域任务中,使用掩码解码器(自回归方式:一个单词一个单词的翻译),而在视觉任务中,并不需要上下文的关系,图像中的目标没有依赖关系,同时也希望越快越好,因此采用了并行的方式,同时输出所有的结果。 DETR的主要优点就是非常的简单,只要支持CNN和Transformer就...
Importance of FFN. Transformer内部的FFN可以被视为1×1卷积层,使得encoder类似于注意力增强卷积网络[3]。我们试图完全移除它,只留下transformer层的注意。通过将网络参数的数量从41.3M减少到28.7M,只在transformer中留下10.8M,性能下降了2.3 AP,因此我们得出结论,FFN对于实现良好的结果非常重要。 Importance of positi...
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...
End-to-End Object Detection with Transformers 摘要 介绍 摘要 抽象。我们提出了一种新的方法,将目标检测视为直接集预测问题。我们的方法简化了检测流程,有效地消除了对许多手动设计组件的需求,如非最大抑制过程或锚生成,这些组件明确编码了我们关于任务的先验知识。新框架名为“检测变压器”(DEtection TRansformer)或...
我们提出框架,DEtection TRansformer(DETR)的主要成分是一种基于集合的全局损失和一个transformer编解码框架,其中基于集合的全局损失通过二部匹配保证单一预测。给定已学习的的固定的小规模目标查询集合, DETR推理目标之间的关系以及图像全局信息进而以并行的方式直接输出最终的预测集合。该新模型概念简单,且不像其他的一些...
1.transformer是一个很强的base model,但会有更"合适"的结构 就好像mobilenet对于轻量级网络一样 2. ...
The main ingredients of the new framework, called DEtection TRansformer or DETR, are a set-based global loss that forces unique predictions via bipartite matching, and a transformer encoder-decoder architecture. Given a fixed small set of learned object queries, DETR reasons about the relations of...
作者提出了一种新的基于Transformer的目标检测模型DETR,将检测视为集合预测问题,无需进行nms以及anchor generation等操作。同时,对模型进行简单的修改就可以应用到全景分割任务中。 方法 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...