实际上,Sparse R-CNN 有可能受益于更复杂的设计以进一步提高其性能,例如堆叠编码器层 [3] 和可变形卷积网络 [7],最近的工作 DeformableDETR [63] 就是在这些设计上构建的。 然而,我们将设置与 Faster R-CNN [37, 28] 对齐,以展示我们方法的简单性和有效性。 可学习的提案箱。 一组固定的可学习提议框 (...
rcnn_head in self.head_series(100个头): classlogits, pred_bboxes, proposal_features = rcnn_head(features(特征图), bboxes(全部的box), proposal_features(全部的提议特征), self.box_pooler)代码把全部的K个box和K个提议特征都放到了100个头中去跑没看出K个建议框,k个建议特征之间一一对应的关系...
Sparse R-CNN在实际应用中表现出色,它在保持高准确率的同时,显著提高了目标检测的速度。这使得Sparse R-CNN在实时目标检测、视频分析等领域具有广泛的应用前景。 总结 Sparse R-CNN作为一种创新的目标检测框架,通过稀疏变换降低了计算复杂度,提高了目标检测的效率和精度。通过本文的介绍和源码示例,相信读者对Sparse R...
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。 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代表物...
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。 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 1 简要
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...
第二大类是 dense-to-sparse detector ,例如R-CNN家族。这类方法的特点是对一组sparse的candidates预测回归和分类,而这组sparse的candidates来自于dense detector。 但是,dense属性的一些固有局限总让人难以满意,比如: NMS 后处理 many-to-one 正负样本分配 ...
前言 事实上,Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR,当时应该也算是惊艳众人。其有两点: 无需 nms 进行端到端的目标检测 将 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 领域(关于 Transformer 我在这里有提到。) 然而 DETR
今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法,其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法,称为Sparse R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆,后者在 3D计算机视觉任务上使用稀疏卷积),该方法在目标检测中实现了接近最先进的性能,并使用完全稀疏和可学习的方法生成边界框。