Object Detection with TransformersLast updated: August 9, 2024Written by: Nikhil Bhargav Reviewed by: Milos Simic Computer Vision Object Detection Transformers 1. Introduction In this tutorial, we’ll learn about the DETR family of models for object detection in computer vision. Meta AI first ...
2.2 Transformers and Parallel Decoding 讲了transformer的起源,主要特点是引入了self-attention layer,和Non-Local类似,通过扫描序列的每个元素,并且从整个序列中更新聚合得到的信息,这种机制比RNN在长序列任务上更加适合。但是transformer的在推理的时候成本较高,因为推理时,decoder的输出是一个接一个的,没有batch化。然...
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,...
我们采用了一种基于transformers[47]的encoder-decoder架构,这是一种流行的序列预测架构。transformers的自注意机制明确地模拟了序列中元素之间的所有成对交互,使这些体系结构特别适用于集合预测的特定约束,例如删除重复预测。 我们的DEtection TRansformer(DETR,见图1)能一次预测所有对象,并使用集损失函数进行端到端训练,该...
DETR 是一个全新的端到端的目标检测架构,其使用了 Transformer 和二分图匹配来将目标检测看作是一个集合预测问题,具有很大的发展潜力。DETR 在大物体检测上表现的很好,但在小物体上则不尽意。此外,DETR 训练比较耗时,这也是未来可以改进的方面。 附录
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。
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。 第四步,置信度大于0.7的作为前景物体保留,其余作为背景。
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。 第四步,置信度大于0.7的作为前景物体保留,其余作为背景。
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...