这是因为 L1 和框大小有关,框越大 L1 Loss 也越大,Transformer 由于有全局信息容易出大框,因此只用 L1 Loss 不利于优化,而 Generalized IoU Loss 是一个与框大小无关的 Loss。 4.2 模型结构 5. 结果 DETR 在 COCO 数据集上和 Faster R-CNN 的基线网络达到相当的性能,而且实验发现,DETR 在大物体检测上的...
Deformable DETR 模型是由 Xizhou Zhu,Weijie Su,Lewei Lu,Bin Li,Xiaogang Wang,Jifeng Dai 在Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection中提出的。Deformable DETR 通过利用一个新的可变形注意力模块,该模块只关注参考周围一小组关键采样点,从而缓解了原始 DETR 的收敛速度慢和特征空...
它包含三个主要组件,我们将在下面描述:用于提取紧凑特征表示的CNN backbone、 encoder-decoder transformer和用于进行最终检测预测的简单前馈网络(FFN,feed forward network )。 与许多现代检测器不同,DETR可以在任何提供了常见的CNN backbone和Transformer架构的深度学习框架中实现,且只需几百行。在Pytorch[32]中,DETR的...
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N个预测框。 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。 性能方面,DETR对大物体检测效果比较好,不受限于生成anchor 的大小,这也可能是由于Transformer的全局计算能力所达到的。但DETR在小...
End-to-End Object Detection with Transformers 论文学习 技术标签:深度学习图像识别目标检测 Abstract 本文提出了一个新的方法,将目标检测看作一个直接的集合预测问题。该方法让检测变得更简洁,去除了人为设计的后处理步骤如 NMS 或 anchor 生成,显式地编码了关于任务的先验知识。该框架的主要结构叫做 DEtection ...
面向任务:End-to-End object detection 论文地址:arxiv.org/abs/2005.1287 论文代码:github.com/facebookrese Motivation 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...
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素级位置框和类别信息。相较于传统的目标检测方法,DETR摒弃了手工设计的...
DETR的缺点就是在小目标检测上没有那么友好,但是没到半年就出了Deformable DETR,通过多尺度特征来解决小目标检测的问题。 下一篇文章文献汇报:Deformable DETR :Deformable Transformers for End-to-End Object Detection(用于端到端对象检测的可变形变压器),有效的缩减了训练的时间和针对小目标检测不友好的问题。
DETR:Facebook提出基于Transformer的目标检测新范式,性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral 算法工程笔记 公众号 论文: End-to-End Object Detection with Transformers 论文地址:https://arxiv.org/abs/2005.12872 论文...;Ho×Wo,使用常规的CNN主干生成低分辨率特征图 f∈RC×H×;Wf\in \mathbb{...
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,通过不停的做注意力操作,从而使得模型直接输出最后的预测框。二是并行的方式,与2017Transformer用在NLP领域使用掩码解码器(自...