3.1 回顾Sparse R-CNN Sparse R-CNN是一个比较强的目标检测Baseline,通过对稀疏可学习目标建议进行预测,然后再使用一个迭代结构(即dynamic head)来逐步完善预测。每个迭代阶段的输入由3个部分组成: Backbone提取的FPN特征 Proposal Boxes和Proposal Features
Sparse R-CNN抛弃了anchor boxes或者reference point等dense概念,直接从a sparse set of learnable proposals出发,没有NMS后处理,整个网络异常干净和简洁,可以看做是一个全新的检测范式。 2.Sparse R-CNN Sparse R-CNN的object candidates是一组可学习的参数,N*4,N代表object candidates的个数,一般为100～300,4代...
Sparse R-CNN 的更强实现用于与这些检测器进行更公平的比较。 即使使用简单的 FPN 作为特征提取方法,稀疏 R-CNN 也表现出更高的精度。 此外,与 DETR 相比,Sparse R-CNN 对小物体的检测性能要好得多(26.7 AP vs. 22.5 AP)。 Sparse R-CNN 的训练收敛速度比 DETR 快 10 倍,如图 2 所示。 DETR 自提出...
sparse:Sparse RCNN中,输入为N个proposal box和N个proposal feature,模型中有N个dynamic instance interactive head,三者一一对应。因此box的feature不需要和整个image中的所有其它feature进行interaction,实现了真正的sparse 创新/优点★ 完全sparse sparseboxes:没有在image grid上枚举的object candidate sparse...
Sparse R-CNN DETR是一个简洁的pipeline,但有一部分操作还是Dense的 DETR提出了一套不同于Dense Prediction的pipeline,将检测视为一个Set Prediction问题,成功去掉了Anchor Generation和NMS 但是在Decoder中,Object Query和Feature Map上每一个点要算一次Cross Attention,这个计算过程同样是Dense的。而这部分操作产生的...
3.1、Sparse R-CNN的初步分析 1、基本配置 有关Sparse RCNN 的详细信息也可以在图 2 中找到。它有一组可学习的目标查询 q 以在其相应的可学习的建议框 b 内提供一对一的动态交互。这些 q 预计将编码GT的内容。建议框 b 代表矩形。他们通过 RoI align 在整个图像的特征上定位区域 RoI r。通过线性投影从目...
Sparse R-CNN的基本原理 Sparse R-CNN基于稀疏编码的思想,通过减少冗余信息和计算量,提高了目标检测的速度和精度。其核心思想在于,将传统的RoI Pooling替换为稀疏的RoI Transformer,从而实现端到端的目标检测。 Sparse R-CNN主要包括以下几个部分: 稀疏特征提取:通过对输入图像进行卷积操作,提取稀疏的特征图,降低了特...
Sparse R-CNN是一个比较强的目标检测Baseline,通过对稀疏可学习目标建议进行预测,然后再使用一个迭代结构(即dynamic head)来逐步完善预测。每个迭代阶段的输入由3个部分组成: Backbone提取的FPN特征 Proposal Boxes和Proposal Features 输出包括预测的box、相应的类以及目标特征 ...
Sparse R-CNN的基本思想是将目标检测看作是一个端到端的稀疏学习任务。传统的R-CNN系列算法在生成候选框时,通常会采用密集采样的方式,即在图像特征图的每个位置都生成一个候选框。这种方式虽然可以覆盖到所有的目标,但是也会生成大量的冗余候选框,导致计算量巨大。而Sparse R-CNN则采用了一种稀疏采样的方式,只生成...
🔍 核心改动:Sparse RCNN的核心思想是生成100个4维的框坐标,每个框坐标都对应一个proposal feature。这两个参数都是可学习的。通过将这100个Dynamic Head级联起来,可以得到ROI head。🔑 初始化:通过nn.embedding方法生成100个proposal box和对应的feature。box表示中心点的坐标,而feature则用于辅助确定目标物体的形...