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。
新框架的主要组成部分被称为DEtection TRansformer或DETR,包括一个通过二部图匹配进行唯一预测的基于集合的全局损失,以及一个Transformer编码器-解码器结构。给定一个学习到的固定小规模的目标查询集,DETR推理目标和全局图像上下文之间的关系,直接并行输出最终的预测集。新模型在概念上很简单,不需要专门的库来支持。在具有...
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...
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,...
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...
需要的知识 目标检测、transformer。动机 现在的目标检测器不够直接也不够end-to-end,即模型输出特征后...
我们将目标检测问题直接视作集合预测问题以简化训练流程。我们采用了基于transformers的编解码框架,该框架被广泛应用于序列预测。transformers中的自注意力机制使该框架非常适合于集合预测的特定约束比如移除重复预测等,自注意力机制显示的建模了序列中元素对之间的交互关系。
我们采用了一种基于transformers 的编码器-解码器架构,这是一种流行的序列预测架构。转换器的自关注机制明确地对序列中元素之间的所有成对交互进行建模,这使得这些架构特别适合集合预测的特定约束,例如移除重复预测。 我们的DEtection TRansformer (DETR,见图1)一次预测所有目标,并使用集合损失函数进行端到端训练,该函数...
DETR提出两个东西,一是目标函数,通过二分图匹配的方式,使得模型输出独一无二的预测,就是说没有那么多冗余的框了。二是,使用Transformer的编码器解码器架构。具体还有两个小细节,一个是解码器这边还有另外一个输入,learned object query,类似于anchors,DETR可以将learned object query和全局图像信息结合起来,通过不停...
用transformer替代了手工设计的head 用positional encoding替代了手工设计的anchor 在近乎可比的条件下超过了...