最后,再说一下RT-DETR的assignment和loss两大部分。尽管RT-DETR的前大半部分保留了太多的CNN框架的痕迹,但对于最终的检测头,或者说解码器,RT-DETR还是选择了基于cross attention的Transformer decoder,并连接若干MLP作为检测头,因此,RT-DETR无疑是DETR架构。具体来说,RT-DETR选择DINO的decoder,使用了具体线性复杂度的...
5.Distillation:6. alpha: 1.07. loss: soft_label8.9.QuantAware:10. onnx_format: true11. activation_quantize_type: 'moving_average_abs_max'12. quantize_op_types:13. - conv2d14. - matmul_v215.16.TrainConfig:17. train_iter: 100018. eval_iter: 10019. learning_rate: ...
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
header 这里主要是进行loss计算 一些感受: 这篇文章其实和cnn的检测很接近了,其中每个特征点都显示地直接将位置作为anchor, 在pafpn时,使用了transformer对最高层进行了交互运算 在decoder时,使用了transformer对筛选后的特征进行了交互运算,对结果进行refine 可能因为有了transformer,模型对全局的信息把握更准确,不再需要...
bipartite matching lossN表示预测结果数量,DETR固定为100,其实也是object queries的数量,暂时先理解为...
loss_vfl_dn_3: 0.3489 (0.3489) loss_bbox_dn_3: 0.0929 (0.0929) loss_giou_dn_3: 1.1807 (1.1807) loss_vfl_dn_4: 0.3488 (0.3488) loss_bbox_dn_4: 0.0909 (0.0909) loss_giou_dn_4: 1.1773 (1.1773) loss_vfl_dn_5: 0.3503 (0.3503) loss_bbox_dn_5: 0.0898 (0.0898) loss_giou_dn_...
bipartite matching loss(其实是二分图匹配问题,之所以叫loss,可能是因为类似loss,需要找到cost最小的二分图匹配),使用匈牙利算法求解。注意:匈牙利算法找到的是和当前真值代价最小的预测结果,并不是最终loss。下面会重点分析一下DETR里是如何设计二分图匹配loss(公式挺简单的,没有多复杂): 2.1 公式分析 bipartite ma...
Head和Loss: 和DINOHead基本一样。而训练加入了IoU-Aware的query selection,这是针对分类score和iou未必一致而设计的,改进后提供了更高质量(高分类分数和高IoU分数)的decoder特征。 以上段落有部分摘自于号称YOLO终结者?一探究竟RT-DETR。 二、数据集简介 该数据集用于正确检测工人、他们的反光背心和安全帽。该数据...
,然后再接上一个bounding box的regressor 输出代表这个anchor的4个坐标位置,因此RPN的总体Loss函数可以定义为 表示一个mini-batch的所有样本个数, 表示anchor位置的个数(N*M) ,真实边界框和预测边界框的转化关系如下: Faster-RCNN的损失则与Fast-RCNN类似。
对于高IoU样本,使用较小的辅助边框计算损失能够加速收敛,而较大辅助边框适用于低IoU样本。接着,我们提出了Inner-IoU Loss,其通过辅助边框计算IoU损失。针对不同的数据集与检测器,我们引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失。最后,将Inner-IoU集成至现有的基于IoU损失函数中进行仿真实验与对比实验。实验...