Sparse R-CNN 框架的关键思想是用一小组提议框(例如 100)替换来自区域提议网络(RPN)的数十万候选。 管道如图 3 所示。 Sparse R-CNN 是一个简单的、统一的网络,由一个主干网络、一个动态实例交互头部和两个特定任务的预测层组成。 总共有三个输入,一个图像,一组提案框和提案特征。 后两者是可学习的,可以与...
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...
的sparse:和DETR一样,Sparse RCNN将OD直接定义为1个set prediction problem,但DETR中每个object query与global(dense) image feature进行interaction(这并不够sparse),这减慢了其训练收敛,也阻止其成为1个thoroughly sparse pipeline 完全sparse:Sparse RCNN中,输入为N个proposal box和N个proposal feature,模型中有N...
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...
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...
所以,有研究者提出了稀疏RCNN(Sparse R-CNN),一种图像中目标检测的纯稀疏方法。现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集的候选目标,如所有H×W的图像特征图网格上预定义的k个anchor boxes。 然而,在新提出的方法中,提供了一套固定的稀疏的学习候选目标,总长度N,给目标检测头进行分类和定位。通过消除H*W*k(多达...
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。
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 ...