如表所示,作者的结论是一对多标签分配在特征表达上具有优越性,一对一标签分配则在去掉NMS的模型设计方案上展现了潜力。 作者在论文中提出了一种混合的标签分配方案,也就是称为POTO一对一标签分配方案和修改过的一对多的标签分配损失。 作者通过前人的论文观察到一对一的标签分配多采用固定的设计规则,该规则可能会导致的就是将次最高分作为当前gr
提出新颖的 NMS-free 训练一致双分配策略,设计双标签分配和一致匹配度量,提升训练和推理性能。 引入整体效率 - 精度驱动的模型设计策略,优化模型架构,降低计算冗余,增强模型能力。 基于上述方法开发了 YOLOv10,在性能和效率上超越其他先进检测器。 七、研究局限 ...
整个架构如上图所示,其中模型预测和gt之间,存在两个loss,一个是匹配loss,一个是训练loss。 3.1 Object detection set prediction loss 通过上面对DETR的模型的分析我们知道对于一张图片DETR会输出N个不同的bounding box,那么我们如何评估这N个bounding box的效果的好坏呢?在DETR中的策略是对这N个bounding box以及生成...
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...
目标检测系列: 目标检测(object detection)系列(一) R-CNN:CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列(二) SPP-Net:让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列(三) Fast R-CNN:end-to-end的愉快训练 ...
self-attention机制明确对序列中元素之间两两的交互关系进行了建模,使其特别适合于特定情况下的集合预测,比如要求删除重复预测的目标检测任务(这样就不需要非极大抑制什么的了)。DETR可以一次预测所有对象,并使用一个集合损失函数进行端到端训练,在预测目标和ground-truth目标之间进行二部匹配。matching loss function给...
[论文阅读:transformer系列]Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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...
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 代码:https://github.com/THU-MIG/yolov10 摘要 Yolos 对非最大抑制(NMS)的依赖阻碍了端到端部署,并对推理延迟产生了不利影响,此外,YOLOs 中各组件的设计缺乏全面、彻底的检查,导致了明显的计算冗余,限制了模型的能力。本文的目标是从后处理和模型架构中推...
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 代码: https://github.com/THU-MIG/yolov10 摘要 Yolos 对非最大抑制(NMS)的依赖阻碍了端到端部署,并对推理延迟产生了不利影响,此外,YOLOs 中各组件的设计缺乏全面、彻底的检查,导致了明显的计算冗余,限制了模型的能力。本文的目标是从后处理和模型架构中...