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。
YotoR TP4 是所提出组合中模型最小的,它使用了 Swin Transformer Tiny 主干网络,并搭配 YoloR P6 的 Head 和 Neck 。但是,这种组合面临一个挑战,因为这几个部分之间的连接维度差异极大,可能会导致信息瓶颈。 为了解决YotoRP4中的瓶颈问题,决定保留B6模块,该模块与YoloR主干的最后一个CSPDarknet模块相匹配。这个选...
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...
PS:该方法不仅仅是适用改进YOLOv5,也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络,比如YOLOv7、v6、v4、v3,Faster rcnn ,ssd等。 最后,希望能互粉一下,做个朋友,一起学习交流。关注免费领取近700MB深度学习算法学习资料! 编辑于 2022-10-20 01:50 SWIN Transformer YOLOv7 ...
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...
1.3 改进的 Swin Transformer 主干网络 1.3.1 基于融合 AugMix 算法和 Swin Transfomer 网络的 岩石岩性识别网络结构 本文提出了一种以 Swin Transformer 为骨干网络的 岩石图像分类网络 ,该模型的具体结构组成如图 3 所示。首先,利用 AugMix 算法对已有的数据集进行数据 增强;然后,将 ImageNet 上预训练的基于岩石...
这些优点使得Swin-Transformer适合作为各种视觉任务的通用主干,与以前基于Transformer的体系结构形成对比,后者产生单一分辨率的特征图,并且具有二次复杂性。 Swin Transformer的一个关键设计元素是它在连续的self-attention之间的窗口分区的移动,如下图所示。 移动的窗口桥接了前一层的窗口,提供了它们之间的连接,显著增强了...