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 End-to-End Object Detection with Transformers weixi...发表于机器之脑 Transformer的笔记 前言由于最近想研究序列推荐的内容,刚好看到行为序列建模的BST[1]序列模型运用了Transformer[2]结构,并且美团博客中也提到了“Transformer 在美团搜索排序中的实践”[3]。因此学习了Trans… 潜心发表于序列推荐、... [时...
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 Inference 参考下图,其中class预测(C + 1)个类别,多出来...
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...
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...
而于2020 ECCV上DETR这篇的里程碑式的目标检测论文将Transformer is all you need运用到了Object Detection任务上来,直接利用Transformer这种全局建模的能力,将目标检测这种局部信息看作一个集合预测的问题。同时也因此不会输出那些冗余框,端到端的输出结果。
DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法,克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖 ,简化了目标检测的处理流程。
DETR,即DEtection TRansformer,将目标检测任务转化成序列预测任务,使用transformer编码器-解码器结构和双边匹配的方法,由输入图像直接预测得到预测结果序列,整个过程就是使用CNN提取特征后编码解码得到预测输出。基于Transformers的端到端目标检测,没有NMS后处理步骤、真正的没有anchor,DETR达到了与Faster RCNN基线相当的准确性...
论文地址:End-to-End Object Detection with Transformers DETR 一、 摘要 二、 介绍 三、 相关工作 1. 集合预测 2. Transformer 和并行解码 四、 DETR模型 1. 目标检测的集合预测损失 2. DETR结构 五、 实验 一、 摘要 该方法提出了一个检测的新的pipeline,无需预定义锚框以及人为添加的后处理操作(NMS)。
目标检测文章阅读(一) 文章《End-to-end Object Detection with Transformer》 code: https://github.com/facebookresearch/detr Introduction 本篇文章是比较有影响力的DETR,开End-to-end object detection之先河。 之前的object detection的model,ex... 查看...