git clone https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN.git cd SparseR-CNN python setup.py build develop Link coco dataset path to SparseR-CNN/datasets/coco mkdir -p datasets/coco ln -s /path_to_coco_dataset/annotations datasets/coco/annotations ln -s /path_to_coco_dataset/train2017 dataset...
表2 将 Sparse R-CNN 与 COCO 测试开发集中的其他方法进行了比较。 使用 ResNeXt-101 [55] 作为主干,Sparse R-CNN 在没有花里胡哨的情况下达到 46.9 AP,使用 DCN [7] 达到 48.9 AP。 通过额外的测试时间增强,Sparse R-CNN 达到 51.5 AP,与最先进的方法相当。 4.2 模块分析 在本节中,我们分析 Sparse ...
Hi :) Thank you for sharing code of Sparse RCNN. I really like your novel ideas in this paper. I would like to ask regarding the instance-interaction module in dynamic head. According to the Table 4 in your paper, 37.2 AP is achieved wit...
基于此,我们提出了Sparse R-CNN。 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 can...
代码(已开源):https://github.com/MCG-NJU/Structured-Sparse-RCNN 一、研究背景 场景图生成任务,即,在图片中检测物体并预测物体之间的关系。检测出的物体和关系可以构成一张图(Graph),即场景图(Scene Graph)。 因此,在一张场景图中,物体和关系可以构成三元组 (triplet),即 <主语, 谓语, 宾语>,其中,主语和...
https://github.com/MCG-NJU/Structured-Sparse-RCNNgithub.com/MCG-NJU/Structured-Sparse-RCNN 研究背景 场景图生成任务,即,在图片中检测物体并预测物体之间的关系。检测出的物体和关系可以构成一张图(Graph),即场景图(Scene Graph)。 因此,在一张场景图中,物体和关系可以构成三元组(triplet),即 <主语, ...
Instructions To Reproduce the 🐛 Bug: Full runnable code or full changes you made: python projects/SparseR-CNN/train_net.py --num-gpus 8 \ --config-file projects/SparseR-CNN/configs/sparsercnn.res50.100pro.3x.yaml Full logs you observed: ...
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首次展示了简单的一组可学习的参数作为proposal boxes即可达到comparable的性能。 我们希望我们的工作能够带给大家一些关于end-to-end object detection的启发。 代码:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 论文链接: https://msc.berkeley.edu/research/autonomous-vehicle/sparse_rcnn.pdf...
Sparse R-CNN基于R-CNN框架,其提出了一种一对一稀疏交互的机制,同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想,并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式,实现了端到端目标检测的效果,整个过程无需RPN和NMS。前言 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer,什么都拿Transformer往上套,然后个个都声称自己...