对于颈部网络部分,RT-DETR采用了一层Transformer的Encoder,文中这个颈部网络叫做Efficient Hybrid Encoder,其包括两部分:Attention-based Intra-scale Feature Interaction (AIFI)和CNN-based Cross-scale Feature-fusion Module (CCFM),这个AIFI模块有一点值得注意,这个模块只对S5特征图进行处理, 对于AIFI模块,它首先将...
DETR基于Transformer结构首次实现了端到端训练的目标检测模型,而不需要手工设计的锚点框和NMS 然而,DETR在COCO需要500轮训练,而Faster-RCNN只需要12轮 一些工作指出模型结构问题导致收敛慢,还有一些工作提出让每个query查询图像的指定区域进行检测 在训练早期,作者发现对于相同的图像,同一个query可能在不同的epoch与不同...
我们进行了几个实验,如表3所示,当我们添加额外的训练数据时,RT-DETRv3的性能随着训练周期的增加而持续提高,并且在相同的周期内,它的性能优于没有额外数据的模型。 与基于CNN的实时目标检测器的比较 推理速度和算法性能。我们将RT-DETRv3的端到端速度和准确性与当前先进的基于CNN的实时目标检测方法进行了比较。我们...
(2) Neck:飞桨团队设计了一系列编码器变体来验证解耦尺度内和尺度间特征交互的可行性并最终演化为 HybridEncoder ,其包括两部分:Attention-based Intra-scale Feature Interaction (AIFI) 和 CNN-based Cross-scale Feature-fusion Module (CCFM) 。 (2) Decoder & Head:DETR 架构有两个关键组件: Query Selection...
然而,ViT及其变体仍然比轻量级CNNs有更高的延迟或更多的参数,即使是多年前的MobileNet也是如此。在实践中,延迟和大小对于在资源受限的硬件上有效部署至关重要。在这项工作中,我们探讨了一个核心问题,变换器模型能否像MobileNet一样快速运行并保持类似的大小?我们重新审视了ViTs的设计选择,并提出了一个低延迟和高参数...
(4)Mask R-CNN:在Faster-RCNN上增加了一个mask预测分支,可以检测目标,同时预测目标的mask。 (5)R-FCN:将全连接层替换为位置敏感分数图,以便更好地检测目标。 (6)Cascade R-CNN:通过增加IoU阈值来训练一系列检测器,解决了训练时过拟合和推理时质量不匹配的问题。
输入自适应交互与门控卷积:Vision Transformer的成功主要依赖于对视觉数据中空间交互的适当建模,与简单使用静态卷积核聚合相邻特征的CNN不同,Vision Transformer应用多头自注意力来动态生成权重以混合空间标记,但自注意力关于输入大小的二次复杂度在很大程度上阻碍了其应用,尤其是在需要更高分辨率特征图的下游任务中。在这...
对象检测任务:在MS COCO数据集上进行对象检测实验时,将GhostNet作为骨干特征提取器替换到Faster R - CNN和RetinaNet框架中,在显著降低计算成本的情况下,GhostNet取得了与MobileNetV2和MobileNetV3相似的平均精度(mAP)。 论文:https://arxiv.org/pdf/1911.11907.pdf ...
实时目标检测是一个重要的研究领域,具有广泛的应用,如目标跟踪、视频监控、自动驾驶等。现有的实时检测器通常采用基于CNN的架构,在检测速度和准确性方面实现了合理的权衡。然而,这些实时检测器通常需要NMS进行后处理,这通常难以优化并且不够鲁棒,导致检测器的推理速度延迟。
基于CNN 基于Transformer 在过去的几年里,人们对基于CNN的目标检测器进行了广泛的研究。这些检测器的架构已经从最初的两阶段发展到一阶段,并且出现了两种检测范式,Anchor-Base和Anchor-Free。这些研究在检测速度和准确性方面都取得了重大进展。 基于Transformer的目标检测器(DETR)由于消除了各种手工设计的组件,如非最大...