DETR的大致过程是提取图像特征→编码辅助输入→结合queries获得values→得到queries的检测结果,并做损失。DETR3D在此基础上,除了将bipartite loss拓展到了三维空间中,还另外引入了Deformable DETR的iterative bounding box refinement模块,即构建多层layer对query进行解码 图6 DETR和DETR3D对比 set-to-set loss: 先来看最...
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...
最近Carion等人通过基于集合的目标消除了对NMS后处理的需要,引入了完全端到端的检测器DETR。训练目标采用匈牙利算法设计,既考虑分类成本,又考虑回归成本,并获得极具竞争力的性能。但是,DETR无法使用多尺度特征,例如特征金字塔网络,这些特征常用于目标检测,以提高对小目标的检测。主要原因是通过添加Transformer 架构增加了内...
针对收敛困难的痛点,我们引入了DETR-like 2D 检测论文中最为有效的辅助任务"query denosing"并将其改进成了时序形式,此外我们提出另外一个辅助训练任务 "quality estimation",这两个任务不仅加速了模型收敛,同时让感知性能更优。同时,针对原来instance attention有可能造成特征混淆的问题, 我们进行了改进并提出了decoupled...
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...
DETR是首个将Transformer应用于目标检测领域的算法，它采用了经典的Encoder-Decoder结构。其中，骨干网络选用卷积网络，而Encoder和Decoder则基于Transformer构建。DETR的输出层是一个多层感知机（MLP）。在训练过程中，它使用了一种基于二部图匹配的损失函数，该损失函数通过将ground truth与预测的bounding box进行匹配来优化...
DETR采用了Transformer架构以及一对一匹配训练方法,以消除对NMS的需求并实现端到端检测。DETR带来了一系列后续改进。Deformable DETR基于参考点将全局注意力变为局部注意力,显著缩小了模型的训练搜索空间,提高了收敛速度。它还降低了注意力的计算复杂性,便于在DETR框架内使用高分辨率输入和多尺度特征。Conditional DETR引入...
DEtection TRansformer(DETR)简化了框架。它依赖于多阶段的transformer解码器层,将可学习的查询更新为目标特征,这些特征可以在每个阶段解码为边界框预测。在训练过程中,DETR采用二分图匹配的方式来动态确定正样本和负样本查询样本。由于每个GT边界框只分配给一个查询作为正样本,因此不再需要NMS。然而,DETR的效率非常低,...
DETR采用了Transformer架构以及一对一匹配训练方法,以消除对NMS的需求并实现端到端检测。DETR带来了一系列后续改进。Deformable DETR基于参考点将全局注意力变为局部注意力,显著缩小了模型的训练搜索空间,提高了收敛速度。它还降低了注意力的计算复杂性,便于在DETR框架内使用高分辨率输入和多尺度特征。Conditional DETR引入...
网络收敛慢,引入额外深度估计任务帮助训练,使用点云做监督(理想情况不需要借助额外点云数据); 2. v3特点 引入了DETR-like 2D 检测论文中最为有效的辅助任务"query denosing"并将其改进成了时序形式,此外我们提出另外一个辅助训练任务 "quality estimation",这两个任务不仅加速了模型收敛,同时让感知性能更优。