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 (...
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 沿着目标检测领域中Dense和Dense-to-Sparse的框架,Sparse R-CNN建立了一种彻底的Sparse框架, 脱离anchor box,reference point,Region Proposal Network(RPN)等概念,无需Non-Maximum Suppression(NMS)后处理, 在标准的COCO benchmark上使用ResNet-...
在这篇论文中,我们提出了Sparse R-CNN,一个完全的稀疏的方法,不需要在图像网格上生成物体位置的candidates或者是与卷曲的密集特征进行交互的object queries。 就如上图的(c)中所示,object candidates是通过用4-d坐标系表示的可学习的一系列固定的bbox小集合组成。比如对于COCO dataset,100个boxes,总共需要400个参数...
作者将该方法命名为Dynamic Sparse R-CNN,Dynamic Sparse R-CNN在COCO 2017验证集上达到了最先进的47.2% AP,在相同的ResNet-50 Backbone下相对Sparse R-CNN提升了2.2% AP。 主要贡献: 1.指出在基于Transformer的检测中,多对一标签分配比一对一标签分配更合理有效。将最优输运分配方法应用到Sparse R-CNN中,并在...
简介:Sparse R-CNN是一种端到端的目标检测方法,它通过使用一组可学习的稀疏提议框来避免传统目标检测中的密集候选框设计和多对一标签分配问题,同时省去了NMS后处理步骤,提高了检测效率。 作者单位:港大, 同济大学, 字节AI Lab, UC伯克利 论文以及源码获取 ...
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
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RCNN论文阅读笔记 1.背景介绍 作者简介 R-CNN是由 Ross Girshick (RBG 大神),集技与术与一身的男人,2014年提出R-CNN,是将CNN用于目标检测实现工业化的第一人,大大提升了mPA,随后的Fast-RCNN、Faster-RCNN等也出自大神之手,据说不仅算法的设计,并且Code也由他完成。在近几年的ICCV这样的计算机视觉顶级会议...
首先需要理解论文所说的sparse,该含义是最后的分类和回归分支面对的候选roi是密集还是稀疏的。retinanet属于one-stage算法,可以将密集anchor认为是候选roi,故其属于dense做法,而faster rcnn由于有RPN来提取稀疏的roi,故属于dense-to-sparse类算法,而本文直接定义N个稀疏的可学习的roi,然后直接通过fast rcnn进行端到端训...
像Faster R-CNN论文中提出的那样,有两阶段探测器,它们利用RPN生成的稠密建议框。这些探测器多年来一直主导着现代目标探测。 使用RPN 从稠密区域候选中获得一组稀疏的前景建议框,然后细化每个建议的位置和预测其特定类别。 提出了类似于单级检测器的方法,但它不是直接预测对象的类别,而是预测对象的概率。在此之后,第...