Sparse R-CNN与retanet、Faster R-CNN和DETR在ResNet50和ResNet100两种变体中进行了比较。 我们可以看到Sparse R-CNN在R50和R100中都优于RetinaNet 和Faster R-CNN,但它的性能与基于DETR的架构非常相似。 根据作者的说法,DETR 模型实际上是密集到稀疏模型,因为它利用一组稀疏的对象查询,与全局(密集)图像特征进行交...
最近在学习实例分割QueryInst的时候,发现他是以Sparse-RCNN为基础做的,SparseSparse-RCNN出自CVPR 2021,也是一篇优秀的工作,顺便简单记录一下。 1.Motivation 作者将当前目标检测的主流方法总结为两类: 第一类是Dense Detector,以YOLO,RetinaNet,FOCS等单阶段检测器为代表,首先在特征图上铺设大量的priors(bboxes或者poi...
ResNet50在Dynamic Sparse R-CNN中的作用是什么? Sparse R-CNN是最近的一种强目标检测Baseline,通过对稀疏的、可学习的proposal boxes和proposal features进行集合预测。在这项工作中提出了2个动态设计来改进Sparse R-CNN。首先,Sparse R-CNN采用一对一标签分配方案,其中匈牙利算法对每个Ground truth只匹配一个正样本...
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的两个显著特点就是sparse object candidates和sparse feature interaction,既没有dense的成千上万的candidates,也没有dense的global feature interaction。Sparse R-CNN可以看作是目标检测框架从dense到dense-to-sparse到sparse的一个方向拓展。 3. Architecture Design Sparse R-CNN的网络设计原型是R-CNN家...
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...
2.SparseRCNN 文章中希望提出的是sparse方法，获取 learned proposals。Learnable porposal box是物体潜在位置的统计概率,训练的时候可以更新参数;Learnable proposal feature表示更多的物体信息。Sparse R-CNN 总体结构 SparseRCNN由骨干网络、动态检测头和两个预测层组成。整体模型有三个输入：图像，一组建议区域和建议...
4.1 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
简介:目标检测改进 | 如何使用IOU改进自注意力以提升Sparse RCNN目标检测性能(二) 3、本文方法 所提出的方法,主要包括 IoU-enhanced self-attention(IoU-ESA)和动态通道加权(DCW)。该方法的概述如图2所示。在说明设计模块的细节之前,首先回顾和分析 Sparse R-CNN 的初步工作。
🔍 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...