具体地,set prediction问题用基于transformer的encoder-decoder来完成。transformer中的self-attention机制显示...
loss_boxes(L1 regression loss and the GIoU loss)、loss_masks(focal loss and the dice loss)实现,其中loss_cardinality没有梯度,是用于记录日志的,不是真正的损失;loss_masks是在全景分割中加入的损失,具体的公式见全景分割部分。
我们的DEtection TRansformer (DETR,见图1)一次性预测所有目标;并通过集合损失函数进行端到端训练,该函数在预测结果和真实结果之间进行二部图匹配。DETR通过丢弃多个手工设计的编码了先验知识的组件,如空间锚框或非极大值抑制,从而简化了目标检测流水线。与大多数现有的检测方法不同,DETR不需要定制化任何层,因此可以在任...
两种方法在完全可见的人的情况下表现相当,但是我们的方法能够更好地检测部分被遮挡的人。 ( 译者注:更过关于CNN物体检测可参考[Detection] CNN 之 "物体检测" 篇) 在图7中,我们还包括使用我们的模型扩展的结果,其具有额外的重新缩放层,能够在分类之前将特征转换成可变尺度表示,并且得到性能的进一步改善。关于这个...
(更新于06/02)刚刚扫detection paper[7]的时候读到了Dynamic RCNN,发现anchor based的方法如果随着...
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 ...
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...
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...
DETR 是 Detection Transformer的缩写, 是Facebook 提出的主要用于目标检测领域的新模型, Facebook AI 的研究者把 Transformer 用到了目标检测任务中,还取得了媲美 Faster R-CNN 的效果。该研究推出的 Transformer 视觉版本——Detection Transformer(DETR),可用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测相比,DETR 的架构...
文章地址:《End-to-end people detection in crowded scenes》arXiv.1506.04878 Github:https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载,授权转载请注明出处,谢谢!) Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像,或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。