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...
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...
Sparse R-CNN 中的推理过程非常简单。 给定输入图像,Sparse R-CNN 直接预测 100 个与其分数相关的边界框。 分数表示包含对象的框的概率。 对于评估,我们直接使用这 100 个盒子,没有任何后处理。 4.1 主要结果 我们提供了两个版本的 Sparse R-CNN 以与表 1 中的不同检测器进行公平比较。第一个版本采用 100 ...
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...
为了解决这个问题,Sparse R-CNN应运而生,它采用稀疏变换的思想,实现了更高效的目标检测。 Sparse R-CNN的基本原理 Sparse R-CNN基于稀疏编码的思想,通过减少冗余信息和计算量,提高了目标检测的速度和精度。其核心思想在于,将传统的RoI Pooling替换为稀疏的RoI Transformer,从而实现端到端的目标检测。 Sparse R-CNN...
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。
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...
Sparse RCNN的研究意义 提出了一种纯稀疏的Pipeline 用一种奇特的方式在使用以及理解Object Query 摘要核心 1.我们提出了一个纯稀疏的目标检测方法->Sparse R-CNN。 2.现存的方法都依赖密集的Anchor设定,数量和feature map的size有关 3.我们去掉了这种密集的设定,进而只使用一个固定数量的可学习“Anchor ...
而在最新的研究中,Sparse R-CNN算法以其独特的稀疏学习思想,成为了目标检测领域的新星。 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...
🔍 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...