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-50 FPN单模型在标准3x training schedule达到了44.5 AP和 22 FPS。 代码...
不完全的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 完全的sparse:Sparse RCNN中,输入为N个proposal box和N个proposal feature,模型...
综上所述,sparse R-CNN 可以看作是依赖于 RoI align 的 DETR 的一种变体,用不同的方式为 loss Heads 生成目标嵌入。 2、分析Self-Attention Sparse R-CNN 的独特属性是其在整个处理步骤中的稀疏进Sparse范式。管道中既不存在密集的候选者,也不存在与全局特征的交互。然而,作者发现自注意力起着重要的作用,因为...
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...
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。
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...
🔍 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...
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 ...
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。
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...