论文地址:arxiv.org/abs/2304.0806 论文代码:zhao-yian.github.io/RTD 研究背景 研究问题:这篇文章要解决的问题是现有的实时目标检测框架,如YOLO系列,虽然在速度和准确性之间取得了合理的权衡,但受到非极大值抑制(NMS)的影响,速度和准确性受到影响。此外,基于Transformer的端到端检测器(DETRs)虽然消除了NMS,但高计...
因此,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要对推理进行再训练,这有利于实时检测器的实际应用。 此论文还介绍了Hybrid Encoder、IoU-aware Query Selection的消融实验。在上文中已经具体说明了。 五、启发 写论文时,网络的各个环节都可以多做一些消融实验。
1、为了快速处理多尺度特征,我们设计了一个高效的混合编码器来代替普通的Transformer编码器,通过解耦不同尺度特征的尺度内交互和跨尺度融合,显着提高了推理速度。(并且加快了收敛速度) 2、为了避免选择定位置信度较低的编码器特征作为对象查询,我们提出了不确定性最小查询选择,通过显式优化不确定性为解码器提供高质量...
0. 论文信息 标题:RT-DETRv3: Real-time End-to-End Object Detection with Hierarchical Dense Positive Supervision 作者:Shuo Wang, Chunlong Xia, Feng Lv, Yifeng Shi 机构:Baidu Inc 原文链接:https://arxiv.org/abs/2409.08475 1. 引言 目标检测是计算机视觉中的一个重要基础问题,主要关注于获取图像中物...
本文改进:SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。 1)SPD-Conv完美融合Conv,实现暴力涨点; 1.论文简介 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf github:SPD-Conv/YOLOv5-SPD at main · LabSAINT/SPD-Conv · GitHub...
简介:RT-DETR,即实时目标检测的Transformer模型,针对DETR系列在目标检测任务中的速度瓶颈进行了优化。本文将对RT-DETR的论文进行解析,阐述其原理、架构、实现细节及在目标检测任务上的性能表现。通过源码、图表、实例和生动的语言,帮助读者理解并掌握RT-DETR的核心思想和应用方法。
通过将回归任务转化为细粒度的分布优化任务，D-FINE 不仅显著简化了优化难度，还能够更精确地建模每条边界的不确定性。此外，D-FINE 将定位知识 (Localization Knowledge) 融入到模型输出，通过高效的自蒸馏策略在各层共享这些知识，因而在不增加额外训练成本的前提下，实现了性能的进一步显著提升。论文标题: D-FINE: ...
专栏地址:RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、FCA原理 用于图像去雾的无监督双向对比重建和自适应细粒度通道注意网络 FCA(Adaptive Fine - Grained Channel Attention)模块设计的原理及优势如下: 2.1 原理 特征图处理:首先,对包含全局空间信息的特征图F进行全局平均池化,将其...
专栏地址:RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、NWD设计原理 NWD损失函数设计的原理及优势如下: 2.1 NWD计算原理 首先将边界框建模为二维高斯分布,对于两个二维高斯分布mu1=N(m1,∑1)和μ2=N(m2,∑2),其二阶Wasserstein距离定义为:W22(μ1,μ2)=∥m1−m2∥22+Tr(...
《农业工程学报》2024年第40卷第7期刊载了河北农业大学等单位胡继文、张国梁、沈明哲与李文浩的论文——“面向松木表面缺陷检测的改进RT-DETR模型”。该研究由河北省自然科学基金项目“低品质单板卷曲重组‘原木’辊压热成形机理研究”(项目号...