Faster RCNN作为一种经典的目标检测算法,已经在各种实际项目中得到了广泛应用。然而,传统的Faster RCNN主要依赖于卷积神经网络(CNN)作为主干网络进行特征提取,这在一定程度上限制了其性能的提升。近年来,Transformer在自然语言处理领域的成功应用引起了广泛关注,其强大的特征提取能力也为计算机视觉领域带来了新的思考。 S...
不同之处在于,DETR在主干网络之外使用Transformer块,其motivation是去掉区域proposal和非极大值抑制以实现更简单的目标检测。BoTNet的目标是提供一个主干网络,因此,BoTNet与检测框架(无论是DETR还是R-CNN)是无关的。在本文中,作者基于Mask R-CNN和 Faster R-CNN框架进行了实验。 2.3. Connection to Non-Local Neural...
swin transformer 目标检测 代码 目标检测代码看不懂 最近开始学习目标检测faster rcnn,首先看了很多博客讲解原理,然后从github上下载tensorflow版本的代码,代码太长看了好几天没明白,后来看到了chenyuntc的 simple-faster-rcnn-pytorch,还有作者写这份代码的心得,让我感觉很佩服,自认为目前阶段不能手写如此复杂的代码。
将注意力计算限制在一个窗口中,一方面能引入CNN卷积操作的局部性,另一方面能节省计算量 原理: 论文:[2103.14030v1] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows (arxiv.org) 将Transformer 从语言适应到视觉方面的挑战来自 两个域之间的差异,例如视觉实体的规模以及相比于文本单词的高分辨率...
Hello, I tried to perform Swin Transformer as a backbone to feed the feature map into Faster RCNN. I used the config of Swin Transformer and FPN from the file "configs/base/models/mask_rcnn_swin_fpn.py" and the rpn_head and roi_head from...
在SWin-Transformer之前,其实已经出现了将Transformer运用于视觉的网络,如VIT,DETR等,虽然在视觉任务上的表现基本可以与Faster-Rcnn相当,但计算复杂度却比CNN高的多,训练速度也相当慢,这是由于这些网络都是在图像全局计算多头注意力。论文指出,这种全局计算注意力机制的算法复杂度与输入图像大小的平方成正比。SWin-Transf...
在深度学习的广阔天地中,Mask R-CNN和Swin Transformer无疑是两颗璀璨的明星。前者在目标检测和实例分割领域取得了卓越的成果,后者则在视觉任务中展现了强大的实力。本文将带领读者一同走进这两大技术的世界,探索它们的原理和实践应用。 首先,我们来聚焦Mask R-CNN。作为何凯明大神继Faster R-CNN之后的又一力作,Mask...
文献[10]提出的基于岩石目标检测的岩 性智能识别技术 ,其核心是采用基于 Faster R⁃CNN 和 YOLO4 的岩石检测网络在图像中找出所有岩石目标, 并确定它们的类别和位置。这样不仅可以确定岩石的 位置信息,同时也能进一步提高岩石岩性识别的准确率。 尽管这些研究都取得了很好的成果,但目前所使用 的模型和技术在处理...
之前在看Swin Transformer的时候,发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜,于是想来实践测试一下。 官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 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,...
官方地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 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) ...