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。
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 目标检测(object detection)系列(四) Faster R-CNN:有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object...
当然,我们从标题也能看出本篇论文要解决的任务是Object detection(目标检测),解决方案是Transformers机制,解决的方案的特点是End-to-end(端对端)。 2 CV任务 1)目标检测 目标检测的任务是: 输入:图片 输出:要预测一系列的Bounding Box(框)的坐标以及Label(类别)。 在CNN机制下,大多数检测器通过定义一些proposa...
简介 图1:论文原文 该论文的标题是一个建议区域负责多个目标,通过该思路可以有效缓解目标检测中密集检测的难题。实验结果为在基于 F P N {\rm FPN} FPN- R e s 50 {\rm Res50} Res50的基础网络上可以获得 4.9 % A P {\rm 4.9\%AP} 4.9%AP的提升。论文原文 0. Abstract 论文提出一种高效的基于区...
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...
parser.add_argument('--dilation',action='store_true',help="If true, we replace stride with dilation in the last convolutional block (DC5)")parser.add_argument('--position_embedding',default='sine',type=str,choices=('sine','learned'),help="Type of positional embedding to use on top of...
然而,在目标检测领域,DETR 这种基于 Transformer 的检测器虽然作为一种很有新意的检测器,但却没有作为一种主流的检测器得到广泛运用。例如,几乎所有的模型在 PaperWithCode 的榜单上都是使用传统的 CNN 检测头(如 HTC[1])。 因此,我们很感兴趣的事就是,DETR 这种简洁、端到端可学习的目标检测器,同时还有更强...
(2022北京东城目标检测) ___ your savings so fast,or you’ll end up as a beggar. A. Stop to spend B. To stop to spend C. Stop spending D. Stopping spending 相关知识点: 试题来源: 解析 C 解析:此题考查固定句型结构中动词的用法。祈使句〔原形动词〕,+or〔否那么〕+陈述句。另外,此处用...
DETR基于Transformer的目标检测 封面图像由Midjourney生成
1.1 E to E DETR是第一个使用Transformer实现端到端目标检测的方法。这种方法不需要预定义的候选框或先验知识,并且可以同时执行分类和定位任务。 1.2 self-attention DETR使用自注意力机制替代传统的卷积神经网络结构。自注意力机制能够有效地捕获全局上下文信息,从而在目标检测任务中获得更好的性能。