第四步,将预测的框和 GT 的框进行匹配,求 Loss。 在训练时,看成集合预测问题,使用二分图匹配,求出和 GT 的框对应的那些框,然后再计算它们之间的分类 Loss 和 Bounding Box Loss。 在推理时,不用计算 Loss,直接通过设定一个阈值(比如 DETR 默认 0.70.70.7),超出这个阈值的才被认为是物体框,未超出的都认为...
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...
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,该函数在预测对象和ground truth对象之间执行二分匹配。DETR通过丢弃多个手工设计的编码先验...
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 ...
End-to-End Object Detection with Transformers 本文提出了一种端到端的,使用transformer的目标检测方法。作者将目标检测视为直接集合预测的问题。相比较于之前的方法,有效地消除了许多手工设计的组件的需求。 之前目标检测中,不论是proposal based的方法,还是anchor based的方法,都需要用到nms(非极大值抑制)等后处理...
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...
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。
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...
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{R}^{C\times H\times W}f&isinCornerNet...
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。