(2)DAB-DETR介绍 让DETR的query与位置信息进行关联,显式地把每个query形式化为4D的锚点框坐标 本文采用相似的方式,唯一的区别是明确是坐标编码还是类别标签编码 (3)去噪 对于每张图片,对其中标签物体的包围框和类别都添加随机噪声 中心噪声center shifting(中心偏移):对包围框中心 (x, y) 添加噪声 (\Delta x, ...
与具有一对多监督的现有DETR变体(如Group DETR和Hybrid DETR)相比,我们的方法不需要额外的解码器分支或对象查询。在我们的方法中,主解码器的对象查询直接受益于一对多监督,因此在对象候选预测方面是优越的。 实验结果 实验结果表明,我们的方法优于相关的DETR变体,如DN-DETR、Hybrid DETR和Group DETR,并且与相关DETR变体...
一、DETR的原理 DETR输出是定长的:100个检测框和类别。这种操作可能跟COCO评测的时候取top 100的框有...
当前Transformer-based的方法在指标上的提升是显而易见,而且,vit本身还可以借助多模态训练提供的更好pretrain模型,进一步提升指标。然而,detr的高计算成本会阻碍它的实际应用。 本文 通过对Encoder的优化 以及 iou-aware的query初始化操作来降低计算开销。同时,支持适配不同inference速度的decoder layers调整,无需进行额外...
RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构,但对其进行了大量的优化。首先,RT-DETR使用了更小的特征图来减少计算成本。其次,RT-DETR使用更少的注意力头,以减少模型中的参数数量。此外,RT-DETR还引入了一种新的分组注意力机制,可以进一步提高性能。
势不可挡!RT-DETR大升级:实时检测Transformer基线 速度与精度我全都要!, 视频播放量 487、弹幕量 0、点赞数 14、投硬币枚数 2、收藏人数 33、转发人数 8, 视频作者 AI科研涩, 作者简介 大家好✌️我是科研涩的Lunas,坚持研究前沿学术,带给我最棒的粉丝们!,相关视
为了更方便开发者体验 RT-DETR 的效果,快速跑通从数据校验,模型训练开发到部署的全流程,飞桨在 AI Studio 全新上线了 PaddleX 模型产线。开发者只需要在模型库中选择创建模型产线,即可通过工具箱或者开发者模式快速体验 RT-DETR 模型产线全流程,非常方便易用,欢迎开发者在线体验。快速体验地址:https://ai...
这期给各位带来RTDETR改进项目的最新一期更新1. 新增CGNet中的Light-weight Context Guided和Light-weight Context Guided DownSample模块.2. Neck模块新增BIFPN,并对其进行创新,支持替换不同的block.3. 为RTDETR定制SlideVarifocalLoss,EMASlideVarifocalLoss.4. 更, 视频
RT-DETR由百度公司的研究者提出,首次实现了实时目标检测任务中不依赖于后处理的端到端检测器。RT-DETR的提出对实时目标检测领域具有重要意义,特别是在端到端检测器实时化方面开辟了新路径。随着RT-DETRv2版本的发布,我们期待更多关于该模型的进展。该模型在爱芯元智第三代高能效比智能视觉芯片AX650N上...