PyTorch Implementation of Sparse DETR. Contribute to kakaobrain/sparse-detr development by creating an account on GitHub.
本质上,这就是一篇将DETR拓展到3D检测中的工作,所以重点在于,如何将DETR中bipartite loss的思想应用在3D任务上。 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 b...
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...
github:github.com/linxuewu/Spa 参考优秀参考资料: 地平线开发者社区:地平线开发者:地平线 3D 目标检测 bev_sparse 参考算法-V1.0 专业解读:林天威:Sparse4D系列算法:迈向长时序稀疏化3D目标检测的新实践 视频课程:Sparse4D: 稀疏范式的端到端融合感知算法 sparse涉及的概念相对多一些,不想detr3d那样好理解。涉...
我们的Sparse4D 和Sparse4D-V2 代码(https://github.com/linxuewu/Sparse4D),以及Sparse4D-V3(https://github.com/HorizonRobotics/Sparse4D)都已经开源欢迎试用! 一、Sparse4D:纯稀疏感知方案的全面改进 DETR3D 算法框架图 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: ...
代码:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 论文链接: https://msc.berkeley.edu/research/autonomous-vehicle/sparse_rcnn.pdf 1. Motivation 我们先简单回顾一下目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是从非Deep时代就被广泛应用的dense detector,例如DPM,YOLO,RetinaNet,FCOS。在dense detector中, 大量...
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...
git clone https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN.git cd SparseR-CNN python setup.py build develop Link coco dataset path to SparseR-CNN/datasets/coco mkdir -p datasets/coco ln -s /path_to_coco_dataset/annotations datasets/coco/annotations ln -s /path_to_coco_dataset/train2017 dataset...
摘要: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...
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...