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...
目标检测的本质:直接预测无序集合(Detr直接预测N个元素,每个元素包含 物体坐标与类别,没有类别用no object表示) 与Faster RCNN不同:预设anchor,在基于anchor进行分类与回归(相当于间接实现 输出无序集合);因此,DETR代码简洁,无需复杂的anchor以及后续的NMS处理 transformer的编码器模块只处理序列输入,所以把CNN特征展开...
这里一定要注意,从蓝线开始,就像deformable DETR一样,queries是划分为了多个layer输入的(去查了一下代码,这里应该是6个layer),这个layer和FPN得到的feature layer是不同的(所以为免歧义,我在前后文都称之为feature level了),feature的level是四层,所以总结一下是:每一个level的feature都应该对应输入每个layer的querie...
这里一定要注意,从蓝线开始,就像deformable DETR一样,queries是划分为了多个layer输入的(去查了一下代码,这里应该是6个layer),这个layer和FPN得到的feature layer是不同的(所以为免歧义,我在前后文都称之为feature level了),feature的level是四层,所以总结一下是:每一个level的feature都应该对应输入每个layer的querie...
DETR3D首先根据object query预测N个参考点,然后利用相机参数将参考点反投影回图像,对2D图像特征进行采样,最后根据采样得到的2D图像特征预测3D目标信息。 单点特征采样:DETR3D只会选取参考点反投影位置对应的图像特征,导致模型对于全局特征学习的不够充分。
12452代码：单位：伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校出版：ICML 2022SparseDETR题目：Sparse DETR: Efficient End-to-End Object Detection with Learnable Sparsity名称：稀疏 DETR：具有可学习稀疏性的高效端到端对象检测论文：https://arxiv.org/abs/2111.14330代码：https://github.com/kakaobrain/sparse-detr单位：Kakao...
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...
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,然后个个都声称自己...
相反,我们的 Sparse R-CNN 应用了可学习的建议并实现了更好的性能。 同时,Deformable-DETR [63] 被引入以限制每个对象查询关注参考点周围的一小组关键采样点,而不是特征图中的所有点。 我们希望稀疏方法可以作为可靠的基线,并有助于简化目标检测社区的未来研究。
然而,DETR中每个object query都和全局的特征图做attention交互,这本质上也是dense。而我们认为,sparse的检测框架应该体现在两个方面:sparse candidates和sparse feature interaction。基于此,我们提出了Sparse R-CNN。 Sparse R-CNN抛弃了anchor boxes或者reference point等dense概念,直接从a sparse set of learnable ...