Query 特征更新:基于Query 特征,采用一个MLP Decoder 获得其对应的3D 空间参考点坐标,将这个点通过相机内外参投影到图像平面上,并采样多尺度特征,最后融合这些采样特征来更新Query 特征; 预测与loss:基于多轮更新后的Query 特征,预测每个Query 对应的bounding box,并通过Bipartite 匹配的方式与真值进行匹配并计算损失函...
RB代表FPN层之间的损失重新平衡。QH代表是否添加提供额外客观性监督的QueryHead 图像可视化 总结 (1) 提出了基于新的稀疏询问机制Cascade Sparse Query(CSQ)的QueryDet方法。它可以有效降低所有的基于特征金字塔的目标检测网络在高分辨率特征图上的计算开销。 (2) 在COCO数据集上,与RetinaNet基线相比,QueryDet提高了平均准...
2.Query 初始化:初始化若干Object Queries(以特征编码的形式) 3.Query 特征更新:基于Query 特征,采用一个MLP Decoder 获得其对应的3D 空间参考点坐标,将这个点通过相机内外参投影到图像平面上,并采样多尺度特征,最后融合这些采样特征来更新Query 特征 4.预测与loss:基于多轮更新后的Query 特征,预测每个Query 对应的...
v3将基本的2D单帧去噪扩展到3D时序去噪。在Sparse4D中,实例(也可称为query)被解耦为隐式实例特征和显式anchor,在训练过程中初始化了两组anchor。一个集合包括均匀分布在检测空间中的anhcor,使用k-means方法初始化,并且这些anchor用作可学习参数。另一组anchor是通过将噪声添加到GT中来生成的。对于3D检测任务,噪声a...
explain()和Analyze Query Performance 具有唯一约束的sparse索引 考虑一个包含以下文档的集合scores: { "_id" : ObjectId("523b6e32fb408eea0eec2647"), "userid" : "newbie" }{ "_id" : ObjectId("523b6e61fb408eea0eec2648"), "userid" : "abby", "score" : 82 }{ "_id" : ObjectId("523...
query_embeddings.extend(output['lexical_weights'])returnquery_embeddings 然后分别计算query和doc的: Copy query_embeddings = embed_with_progress(model, test_sets.queries, batch_size) doc_embeddings = embed_with_progress(model, test_sets.docs, batch_size) ...
在Sparse4Dv2的框架中,时序建模采用了递归形式,将前一帧的实例投影到当前帧上作为输入。时序实例类似于基于query的跟踪器中的track query,不同之处在于track query受到更高阈值的约束,表示高度自信的检测结果。相比之下,v3的时序实例很多,其中大多数可能无法准确地表示先前帧中检测到的目标。
QueryDet: Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Small Object Detection(QueryDet:用于加速高分辨率小目标检测的级联稀疏查询) 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.09136.pdf 代码地址:https://github.com/ChenhongyiYang/QueryDet-PyTorch ...
我们使用的标准思想是用以下形式的三元组来呈现两个模型(查询、相关文档、不相关文档)。教师模型用于计算分数差,即score(query, relevant document) − score(query irrelevant document),而我们训练学生模型使用 MSE 重现这个分数差,以惩罚它所犯的错误。
其中 是输入 query、key和value矩阵,由具有不同参数的并行层从目标查询 q 投影。d是投影后的隐藏维度,H是head的总数。Attn(Q,K,V) 表示以 Q、K 和 V 为输入的标准注意力函数,在方程(2)中进一步阐明。是一组用于组合多个head的可学习参数,下标指定head的索引。请注意,每个head根据 Q 和 K 之间的相似性独...