受此观察的启发,研究者提出了稀疏DETR,它选择性地仅更新预期被解码器引用的标记,从而帮助模型有效地检测目标。 此外,研究者展示了在编码器中对所选标记应用辅助检测损失可以提高性能,同时最大限度地减少计算开销。我们验证了即使在COCO数据集上只有10%的encoder token,Sparse DETR也比可变形DETR实现了更好的性能。尽管...
才发现最早在cvpr2015的那个lstm解决one-one的文章开始（detr有引用），到后面detr才发现这个思想已经融在...
才发现最早在cvpr2015的那个lstm解决one-one的文章开始（detr有引用），到后面detr才发现这个思想已经融在...
这篇论文向我们表明,使用transformers 可以创建快速的单级探测器,在质量方面与目前最好的两级探测器相当。 关于实现的所有细节,你可以在作者基于FAIR的DETR和detectron2代码库的代码中找到:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 引用 [1] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal...
通过用 concatenation 代替 attention,本文显着减少了这种错误现象的发生。此增强功能与 Conditional DETR [33] 具有相似之处。然而,关键的区别在于本文强调 queries 之间的注意力,与 Conditional DETR 不同,其专注于 queries 和图像特征之间的交叉注意力。此外,本文的方法涉及独特的编码方法。
相关学科: ResNeStSwAVScene Graph GenerationDetrUnsupervised Pre-trainingTraffic Sign DetectionScene Text DetectionFPNMask R-CNNRPN 学科讨论 暂无讨论内容,你可以发起讨论推荐文献 发布年度 会议/ 期刊 按被引用数学科管理组 暂无学科课代表,你可以申请成为课代表 重要学者 Masayoshi Tomizuka 24802 被引用,1189 ...
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...
经小伙伴提醒,视觉中常见的 Deformable Attention (主要是 Deformable DETR、3D Deformable Attention 等等论文)方法,因为可变形的注意力机制变形 offside 也就是偏移量都是可学习的,所以 deformable attention 机制也可以被视为和 MoBA 本质是一样的。 NSA(Native Sparse Attention) 摘要中这样写的:通过动态分层稀疏策...
然而,关键的区别在于本文强调 queries 之间的注意力,与 Conditional DETR 不同,其专注于 queries 和图像特征之间的交叉注意力。此外,本文的方法涉及独特的编码方法。 最后,为了提高感知系统的端到端能力,本文探索将3D多目标跟踪任务集成到Sparse4D框架中,从而能够直接输出目标运动轨迹。与 tracking-by-detection 方法不...
点云的坐标是连续的浮点数,然后通过预测一个offset来移动点云(就像DETR系列一样)。监督就用chamfer distance,更加soft。最后这个预测出来的点云还可以转成mesh,非常灵活。相比于voxel,纯点云的粒度可以做的无限细。难点在于点云密度很高,两两做self attention代价昂贵。而且,如何解决unscanned区域的歧义也是个问题。