2020年,Carion等人提出了一种新的目标检测框架,称为detection TRansformer (DETR),该框架使用transformer编码器-解码器网络,用完全端到端可训练的架构取代了传统的基于区域提议的方法(region proposal-based methods)。DETR网络显示出令人满意的结果,优于传统的基于cnn的目标检测器,同时也消除了对手工制作的组件(如区域提...
Prediction feed-forward networks (FFNs):a 3-layer perceptron with ReLU activation function and hidden dimension d, and a linear projection layer,用来输出预测box和类别 4、Experiment 数据集:作者主要是在COCO数据集和panoptic segamentation datasets上做了实验 训练方法:AdamW... 数据增强:scale augmentation,...
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...
(1) 需要一个集合预测损失(set prediction loss)去迫使算法对预测结果和GT boxes做一个唯一的匹配操作; (2) 一个可以一次性(in a single pass)预测一系列目标并对它们之间的关系进行建模的预测框架。 3.1 Object detection set prediction loss 训练中的一个主要困难在于:参照GT给预测目标(class, position, size...
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR),论文阅读:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers(DETR)DETR是DetectionTransformer的缩写,是Facebook提出的主要用于目标检测领域的新模型,FacebookAI的研究者把Transformer用...
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...
Transformer models are evolving rapidly in standard natural language processing tasks; however, their application is drastically proliferating in computer vision (CV) as well. Transformers are either replacing convolution networks or being used in conjun
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...