这也证实了,Transformer将是视觉领域的研究趋势! 01 前言 Swin Transformer V2的目标是什么?存在什么问题? 论文中不止一次提到Swin Transformer V2和 V1一样,最终的目的都是为了能够联合建模NLP和CV模型。V2直接目标是得到一个大规模的预训练模型(图片分类),可以应用到其他的视觉任务(分割、识别)并取得高精度。 【...
这些结果突显了进一步模型组合和改进实时目标检测Transformer的潜力。 本文的贡献如下: 提出了一个名为YotoR的新目标检测架构家族,它由基于Swin Transformer的 Backbone 和基于YoloR的 Head 组成。 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...
Faster RCNN是two-stage目标检测模型中的典型代表,虽然已经是16年的老模型,但检测与训练过程还是比较复杂的,至少有80%以上调包使用该模型的人其实并不理解其检测原理以及很多细节。虽然不需要对每一个细节都死扣,但理清其检测逻辑和训练过程还是非常有必要的,对于之后学习其他检测模型都是通用的,一顺百顺!目前大部分...
2. 下载 TF 的目标检测模型 下载地址在模型库的 research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md 里,模型选择就很有讲究了,若要在计算能力较差的设备上 (智能手机、树莓派、FPGA 等嵌入式系统中),使用 SSD-MobileNet 系列,若在工作站上训练检测可使用 RCNN 系列。这里选择的是 ”Faster-RCNN-Inception-...
本文会介绍用于Transfomer目标检测的常用backbone:SwinTransformer。该算法主要是为了提取图像特征,并将图像特征转为Transfomer的(seq_len, batch_size, hidden_dim)的形式。 SwinTransformer 算法核心:该算法与…
测试swin-transformer进行目标检测 1. 源代码 https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detectiongithub.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection 2. 相关文件 在这里插入图片描述 3. 代码 3.1 infer from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot ...
为了提升YOLOv5在小目标检测方面的能力,我们引入Swin-Transformer的思想,并设计一个专门的Swin-Transformer小目标检测头。具体优化策略如下: 引入Swin-Transformer网络:在YOLOv5的基础上,增加Swin-Transformer网络层,用于提取更加精细的图像特征。这些特征将有助于模型更好地识别和定位小目标。 设计小目标检测头:利用Swin-...
每个Swin Transformer模块都由两个Block组成。 (1)自注意力的计算在局部的非重叠窗口内进行。 (2)在前后两层的Transformer模块中,非重叠窗口的配置相比前一层做了半个窗口的移位,使得上一层中不同窗户的信息进行了交换。 二、目标检测相关基础 2.1 目标检测任务理解与总结 ...
论文解读!【解读Transformer目标检测】华理博士首次通俗易懂的解读Transformer模型,更适合新手入门!——(人工智能、深度学习、神经网络、AI) 610 25 6:24:37 App 杀疯了!Transformer与语义分割图像处理两大教程精讲!不愧是华理博士2小时就把这些讲解的如此透彻!——(人工智能、深度学习、机器学习、机器学习实战) 461...
Swin Transformer 目标检测原理 在计算机视觉领域,目标检测是一项重要的任务,旨在在图像或视频中定位并分类目标对象。Swin Transformer 是一种基于 Transformer 的模型,它通过使用不重叠的和重叠的滑窗操作实现在一个窗口中注意力机制计算,以此提高目标检测的效率和准确性。 一、Swin Transformer 的基本结构 Swin Transforme...