BackboneMethodpretrainLr Schdbox mAPmask mAP#paramsFLOPs Swin-TMask R-CNNImageNet-1K3x46.041.648M267G Swin-SMask R-CNNImageNet-1K3x48.543.369M359G Swin-TCascade Mask R-CNNImageNet-1K3x50.443.786M745G Swin-SCascade Mask R-CNNImageNet-1K3x51.945.0107M838G ...
表2(b) 比较了使用 Cascade Mask RCNN 在不同模型容量下的 Swin Transformer 和 ResNe(X)t。 Swin Transformer 实现了 51.9 box AP 和 45.0 mask AP 的高检测精度,与具有相似模型大小、FLOPs 和延迟的 ResNeXt101-64x4d 相比,显着提高了 +3.6 box AP 和 +3.3 mask AP。 在使用改进的 HTC 框架的 52....
实验结果显示,YOLOv7基于Transformer的检测器 SWIN-L Cascade-Mask R-CNN的速度和准确度分别高出 509% 和 2%,并且比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN速度提高 551%,准确率提高 0.7%。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2207.02696 代码链接: https://github.com/WongKinYiu/yolov7 官方版...
(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做一个了解。 Mask R-CNN简介 Mask R-CNN是何凯明大神继Faster-RCNN后的又一力作,在Fasker R-CNN的基础上,集成了物体检测和实例分割两大功能。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1703.06870....
本实验使用ImageNet-1K图像分类、用于COCO目标检测的Cascade Mask R-CNN、以及用于ADE20K语义分割的UperNet消融Swin Transformer中的重要设计元素。移动窗口 这三个任务上移位窗口的消融情况如上图表4。具有移位窗口划分的Swin-T在每个阶段都比基于单个窗口划分构建的对应方法性能更好，在ImageNet-1K上提高了1.1％的top...
查看源码,发现Swin Transformer并不是作为一套单独的算法进行使用,而是嵌入在mask_rcnn算法中,作为该算法的backbone。(当然,也可以使用别的算法,只是该仓库目前仅实现了mask_rcnn和cascade_mask_rcnn) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做一个了解。 Mask R-CNN简介 ...
评估中采用了两个检测器:Mask R-CNN 和 Cascade Mask R-CNN。表 3 给出了在 1x 和 3x 设置下由 MoBY 学得的表征和预训练监督方法的比较结果。 2.ADE20K 语义分割 研究者采用 UPerNet 方法和 ADE20K 数据集进行评估。表 4 给出了监督和自监督预训练模型的比较结果。这表明 MoBY 的性能比监督方法稍差一...
与DeiT的比较使用Cascade Mask R-CNN框架的DeiT-S的性能如表2(b)所示。Swin-T的结果为+2.5 box ...
表2(b) 比较了使用 Cascade Mask RCNN 在不同模型容量下的 Swin Transformer 和 ResNe(X)t。Swin Transformer 实现了 51.9 box AP 和 45.0 mask AP 的高检测精度,与具有相似模型大小、FLOPs 和延迟的 ResNeXt101-64x4d 相比,显着提高了 +3.6 box AP 和 +3.3 mask AP。在使用改进的 HTC 框架的 52.3 ...
评估中采用了两个检测器:Mask R-CNN 和Cascade Mask R-CNN。表 3 给出了在 1x 和 3x 设置下由 MoBY 学得的表征和预训练监督方法的比较结果。 2.ADE20K 语义分割 研究者采用 UPerNet 方法和 ADE20K 数据集进行评估。表 4 给出了监督和自监督预训练模型的比较结果。这表明 MoBY 的性能比监督方法稍差一...