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 Mask R-CNN是何凯明大神继Faster-RCNN后的又一...
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) 因此,有必要先对M...
因此,Swin Transformer借鉴了CNN的很多设计理念以及其先验知识:小窗口内算自注意力(认为同一个物体会出现在相邻的地方,因此小窗口算自注意力其实是够用的,而全局自注意力实际上有一些浪费资源)。CNN之所以能抓住多尺度的特征是因为池化这个操作(能增大每一个卷积核的感受野),因此Swin Transformer也提出了一个类似池化的...
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) 因此,有必要先对Mask R-CNN算法做...
它的性能在 COCO 上以 +2.7 box AP 和 +2.6 mask AP 以及在 ADE20K 上 +3.2 mIoU 的大幅度超过了之前的最新技术,证明基于 Transformer 的模型作为视觉支柱的潜力。代码和模型将公布在https://github.com/microsoft/Swin-Transformer。 1、简介 计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。 从 ...
1.COCO 目标检测和实例分割 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 ...
COCO上为+2.7 box AP和+2.6 mask AP，ADE20K上为+320万，证明了基于Transformer的模型作为视觉骨干...
0 mask AP的较高基线上，Swin-Transformer的增益也较高，分别为+4.1 box AP和+3.1 mask AP；...
对不同的YotoR变体进行了详尽的评估,结果表明,在考虑目标检测性能和推理速度的各种评估中,YotoR模型TP5和BP4一致地超过了YoloR P6和Swin Transformer。 2 Related work Real-time CNN-based object detection 基于CNN的目标检测器,起源于Faster R-CNN [20],已成为解决目标检测任务的一种广泛应用的方法。在某些需要...
Swin Transformer object detection比mask rcnn好吗 transformer中的mask,0简述Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分发掘DNN模型的特性,提升模型准确率。