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...
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...
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:arxiv.org/abs/2111.1433 代码:github.com/kakaobrain/s 单位:KakaoBrain、Lunit 出版:ICLR 2022 SparseSwin 题目:SparseSwin: Swin Transformer with Sparse Transformer Block 名称:SparseSwin:带有稀疏变换器块的 Swin Transformer 论文:arxiv.org/abs...
论文的 l1 loss 是计算的左上角和右下角 xyxy 与真值的绝对值之和,而 DETR 则是使用的中心点坐标加上宽高。另外论文使用了 focal loss 作为分类损失函数,DETR 使用的多类别交叉熵。 4|0Experiments 4|1训练方面 优化器选择了 AdamW 使用了 0.0001 的权重衰减,batch-size 为 16,8 块 GPU,学习率为 ...
在性能上，DETR与Faster-RCNN不相上下。DETR3D在3D目标检测中引入bipartite loss，通过多层解码提升检测准确性。DETR3D是一篇关于多视角（多目）3D目标检测的研究论文，它并非基于LiDAR或单目视角，而是纯粹利用nuScenes数据集进行训练。该论文的核心思想是将DETR模型扩展到3D检测领域，并探讨如何将DETR中的bipartite loss...
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...
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。
由于这篇论文是基于DETR改进的,我们这里来看看DETR的整个工作流程。开始说过了这篇论文是不需要RPN网络和NMS来产生候选框的,算是Sparse 的先祖。整个流程就是先通过输入一张图像,扔到CNN卷积网络中获取到一系列的特征和位置,然后将每一个位置的点按顺序排列出来传入到transformer,每个点的维度都是transform的序列,(画...
论文作者还提到,如果使用DETR的方式或在BEV空间生成锚点,最终模型性能都不理想。 3. Decoder 和标准DETR一样,Cross attention模式 PETR系列算法利用基于query的架构和全局cross attention来实现多视图特征融合。PETR排除了密集的视图转换模块,但与DETR类似,它使用全局注意力,导致了较高的理论计算成本。
解码器中的目标查询是DETR的必需组件。条件DETR提出了一种快速训练收敛的条件空间查询方法。AnchorDETR提出了一种基于Anchor的查询设计,并以较少的训练时间实现了接近于DETR的性能。Sparse R-CNN提出R-CNN中可学习的建议框和建议特征,并将特征图上提取的RoI特征和相关的建议特征传递到迭代结构(即动态头)进行预测。