其它的Detectors需要Initial Guesses,Detr则不需要Initial Guesses,而是直接预测Bounding Box。 > While such approach simplify the implementation it poses an issue with relative scaling of the loss. The most commonly-used L1 los
Recently, significant advancements have been made in oriented object detectors based on convolutional networks. However, these models often rely on hand-designed post-processing techniques such as non-maximum suppression (NMS) to suppress redundant predictions, which impedes establishing an end-to-end ...
本文介绍一下我们最近的工作: OneNet: Towards End-to-End One-Stage Object Detection 现有的one-stage detectors的label assign,都只用到了位置信息(location),如box IoU(e.g.,YOLO, RetinaNet), point dista…
我们将解码器的每个输出嵌入传递给一个共享前馈网络(FFN),该网络可以预测一个检测(类和边界框)或一个“无目标”(“no object”)类。 3.1目标检测集合预测损失 在一次通过解码器的过程中,DETR推断出一个包含固定大小N个结果的预测集合,其中N被设置为明显大于图像中物体数量的数值。训练的主要难点之一是根据真实值...
【2】具体模型架构Recurrent detectors 其实和上面流程图差不多,就是backbone的地方concat一个位置编码,再transformer decoder的输入加一个object queries 实验 带+号的是使用新的数据增强策略训练过的Model,APs是小物体,DETR明显低了2个到5个点,而在APm和APl就好上不少,甚至高6个点。
End-to-End Object Detection with Transformers Abstract: 提出了一种将目标检测视为直接的集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测管道,有效地消除了对许多手工设计组件的需求,比如非最大抑制程序或anchor生成,它们明确地编码了我们关于任务的先验知识。这个名为DEtection TRansformer或DETR的新框架的主要组成部分是一...
Recurrent detectors:与我们的方法最接近的是目标检测和实例分割的端到端集合预测。 与我们类似,他们使用基于CNN激活的编码器-解码器结构的两方匹配损失来直接产生一组边界框。 然而,这些方法仅在小数据集上进行评估,而没有参照现代基线。 特别是,它们是基于自回归模型(更准确地说是RNN)的,所以它们没有利用并行解码...
Paper tables with annotated results for UAV-DETR: Efficient End-to-End Object Detection for Unmanned Aerial Vehicle Imagery
End-to-end object detection is rapidly progressed after the emergence of DETR. DETRs use a set of sparse queries that replace the dense candidate boxes in most traditional detectors. In comparison, the sparse queries cannot guarantee a high recall as dense priors. However, making queries dense ...
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 沿着目标检测领域中Dense和Dense-to-Sparse的框架,Sparse R-CNN建立了一种彻底的Sparse框架, 脱离anchor box,reference point,Region Proposal Network(RPN)等概念,无需Non-Maximum Suppression(NMS)后处理, 在标准的COCO benchmark上使用ResNet-...