Then, it feeds the feature map into a visual transformer architecture (encoder and decoder) to get a set of predictions. Lastly, it uses feedforward networks that work in parallel to directly predict the final
这是因为 L1 和框大小有关,框越大 L1 Loss 也越大,Transformer 由于有全局信息容易出大框,因此只用 L1 Loss 不利于优化,而 Generalized IoU Loss 是一个与框大小无关的 Loss。 4.2 模型结构 5. 结果 DETR 在 COCO 数据集上和 Faster R-CNN 的基线网络达到相当的性能,而且实验发现,DETR 在大物体检测上的...
模型结构上,采用基于transformer的编码器-解码器结构。transformer的自注意机制建模了序列中元素之间的关系,这种架构比较适合集合预测任务(包含一些约束),这些约束比如说删除重复预测(bbox) DEtection TRansformer (DETR,见图 1) 可一次性预测所有物体,并使用一组损失函数进行端到端训练,该函数在预测物体和真实物体之间执...
名称 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,...
1.变革性的架构:作者提出了DEtection TRansformer(DETR),这是一种结合了Transformer的编码器-解码器结构的目标检测模型。这种设计利用了Transformer的自注意力机制来捕捉图像中所有元素之间的关系,这对于处理集合预测任务中的约束(如避免重复预测)特别有用。 2.集合损失函数和双向匹配:DETR引入了一种全新的集合损失函数,...
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...
DEtection TRansformer (DETR):于2020年5月由Facebook AI发布于《End-to-End Object Detection with Transformers》,提出了一种基于transformer的端到端目标检测方法,相比于YOLO具有更高的准确性,但速度不及YOLO,可以应用于医疗影像等不追求实时性的目标检测场景,对于追求实时性的目标检测场景,还是得YOLO,关于YOLOv10,...
第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。 第四步,匹配预测框与GT框,在匹配上的框里做目标检测的loss。 DETR推理过程: 第一步用CNN抽特征。 第二步用Transformer编码器去学全局特征,帮助后边做检测。 第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。
第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。 第四步,匹配预测框与GT框,在匹配上的框里做目标检测的loss。 DETR推理过程: 第一步用CNN抽特征。 第二步用Transformer编码器去学全局特征,帮助后边做检测。 第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。
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。