最终,尽管对相同的token长度进行了有效的计算,但整体复杂性再次增加,使得模型推理甚至比普通的DETR更慢。 03 新框架分析 (a) DETR中的密集注意力需要二次复杂度。(b) Deformable DETR使用密钥稀疏化,因此具有线性复杂度。(c) Sparse DETR进一步使用查询稀疏化。Sparse DETR中的Attention也采用线性复杂度,但比Deformab...
学习2D检测领域DETR改进的经验,我们也重新引入了Anchor的使用,并将待感知的目标定义为instance,每个instance主要由两个部分构成: Instance featureF:目标的高维特征,在decoder 中不断由来自于图像特征的采样特征所更新; 3D AnchorA:目标结构化的状态信息,比如3D检测中的目标3D框(x, y, z, w, l, h, yaw, vx,...
在DETR当中是不必为补充的空集也补充一个bounding box,因为你无论怎么补充,你都无法指望预测的空bounding box匹配上你的补充,所以这一点也是比较令人迷惑的。 如果以上你听得一知半解,我们再来看找到排列之后的损失计算,就更能理解这种诡谲了:这里也基本是和DETR类似的,不考虑符号上使用上的区别,就只有示性函数中把...
在CNN的目标检测方法中经常使用到这种One-to-Many的关系,即由多个Anchor去预测同一个Ground Truth,这种训练监督方式会导致这些方法避免不了使用NMS进行后处理,但是在DN DETR中,这种One-to-Many的关系仅在训练的时候起到加速收敛的作用,但是在实际推理时仍然是使用Matching Part的二分匹配的结果,因此可以避免NMS 从上...
Title:Sparse DETR: efficient end-to-end object detection with learnable sparsity arxiv: arxiv.org/pdf/2111.1433 本文属于DETR类算法的优化工作,主要创新点是通过Sparse query的方式解决Encoder部分计算复杂度问题。 引言 DETR算法的提出使得目标检测变为一个box的集合预测任务,相比于基于卷积神经网络的检测算法,DET...
首先,我们先简单回顾一下DETR3D算法(图1)。DETR3D 算法可以概括为如下几个步骤: 1.多尺度特征提取:对于多摄像头图像,采用ResNet + FPN 提取图像的多尺度特征 2.Query 初始化:初始化若干Object Queries(以特征编码的形式) 3.Query 特征更新:基于Query 特征,采用一个MLP Decoder 获得其对应的3D 空间参考点坐标,...
DETR是第一个使用transformer编码器-解码器架构的端到端对象检测器,在高分辨率特征图上展示了具有竞争力的性能但计算效率低。 01 前言 DETR是第一个使用transformer编码器-解码器架构的端到端对象检测器,在高分辨率特征图上展示了具有竞争力的性能但计算效率低。随后的工作Deformable DETR通过将密集注意力替换为可变形...
类似于DETR,基于区域的方法也将目标检测视为预测和GT之间的集合预测任务,并且它们都采用多阶段策略。Sparse R-CNN是一项基于RoI Align的代表性工作。它使用一组可学习的提议特征为图像RoI特征生成动态卷积滤波器,这些滤波器对应于相应的提议框。与DETR相比,基于区域的方法获得了精确的结果和高数据效率。然而,模型的大小...
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Sparse R-CNN基于R-CNN框架,其提出了一种一对一稀疏交互的机制,同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想,并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式,实现了端到端目标检测的效果,整个过程无需RPN和NMS。 前言 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer,什么都拿Transformer往上套,然后个个都声称自...