然而,传统的Faster RCNN主要依赖于卷积神经网络(CNN)作为主干网络进行特征提取,这在一定程度上限制了其性能的提升。近年来,Transformer在自然语言处理领域的成功应用引起了广泛关注,其强大的特征提取能力也为计算机视觉领域带来了新的思考。 Swin Transformer作为一种新型的网络结构,结合了卷积神经网络和Transformer的优点,具...
摘要:为解决传统目标检测方法准确性差、效率低 ,无法满足智能仓储场景需求的问题 ,提出基于 Transformer 改进的Faster-Rcnn 仓储箱体检测模型 。首先 ,在 Faster-Rcnn 模型的基础上 ,将卷积神经网络 Resnet50 改进为 Swin Transformer 模型 ,使用 Swin Transformer 进行全局信息提取 ,解决了使用传统算法特征提取不...
基于Faster R-CNN的交通标志检测+识别模型 1. 引入 📢山东大学(威海)数据科学与人工智能实验班暑假科研实训项目 🏃♀️小组成员:Wjy、Lyq、Rpf、Scz 📕目的:训练一个基于飞浆的交通标志检测+识别模型 🎠网络:Swin Tranformer作为backbone的Faster RCNN 📑参考资料: 飞浆官方代码:https://github.com...
双阶段的目标检测算法,例如faster-rcnn:多模态+目标检测,开放词汇集检测算法,ovd任务。 这个方向的经典论文就是谷歌的开放词汇集检测任务的论文,vild,这个模型可以根据任意自然语言描述的物体,例如被人抱着的猫。 单阶段的目标检测算法,例如yolo系列:实时检测/跟踪。 相对于transformer算法,例如swin-transformer,RT-DETR...
Hello, I tried to perform Swin Transformer as a backbone to feed the feature map into Faster RCNN. I used the config of Swin Transformer and FPN from the file "configs/base/models/mask_rcnn_swin_fpn.py" and the rpn_head and roi_head from...
海参目标检测是实现海参自动化捕捞的前提.为了解决复杂海底环境下背景和目标颜色相近以及遮挡导致的目标漏检问题,本文在Faster R-CNN框架下,提出了Swin-RCNN目标检测算法.该算法的骨干网络采用Swin Transformer,同时在结构上融入了多尺度特征提取层和实例分割功能,提高了算法的自适应特征融合能力,从而提高了模型在复杂环境...
图像编码器将原始图像作为输入,并为检测解码器提取其高级特征。研究者使用 ResNet 等卷积神经网络和 Swin 等基于 Transformer 的模型来实现 DiffusionDet。与此同时,特征金字塔网络用于为 ResNet 和 Swin 主干网络生成多尺度特征图。 检测解码器借鉴了 Sparse R-CNN,将一组 proposal 框作为输入,从图像编码器生成的特...
在这项工作中,论文提出了一种新颖的窗口注意力模块,整体如图 2 所示,详细介绍如图 4 所示。核心是在Swin Transformer的局部窗口上引入carrier tokens(CT)用于汇总局部窗口的信息,随后基于CT进行局部窗口之间的信息交互。 假设论文给出一个输入特征图x∈RH×W×dx∈RH×W×d,其中HH、˙WW˙和dd表示特征...
核心是在Swin Transformer的局部窗口上引入carrier tokens(CT)用于汇总局部窗口的信息,随后基于CT进行局部窗口之间的信息交互。 假设论文给出一个输入特征图 $\mathbf{x}\in\mathbb{R}^{{H}\times W\times d}$,其中 $\textstyle H$、$\dot{W}$ 和 $d$ 表示特征图的高度、宽度和维度。为了简单起见...
在这项工作中,论文提出了一种新颖的窗口注意力模块,整体如图 2 所示,详细介绍如图 4 所示。核心是在Swin Transformer的局部窗口上引入carrier tokens(CT)用于汇总局部窗口的信息,随后基于CT进行局部窗口之间的信息交互。 假设论文给出一个输入特征图 $\mathbf{x}\in\mathbb{R}^{{H}\times W\times ...