DETR End-to-End Object Detection with Transformers weixi...发表于机器之脑 Transformer的笔记 前言由于最近想研究序列推荐的内容,刚好看到行为序列建模的BST[1]序列模型运用了Transformer[2]结构,并且美团博客中也提到了“Transformer 在美团搜索排序中的实践”[3]。因此学习了Trans… 潜心发表于序列推荐、... [时...
特别是,它们是基于自回归模型(更准确地说是RNNs)的,所以它们没有利用可以并行解码的最新transformers。 3、DETR模型 在目标检测中,有两个因素对直接的集合预测至关重要:(1)集合预测损失,它强制保证预测和真值框之间的唯一匹配;(2)一种(一次性)预测一组对象并对它们之间的关系建模的体系结构。我们在图2中详细...
一是解码器的输入除了由编码器提供之外,还有一个learned object query,类似于anchors,DETR可以将learned object query和全局图像信息结合起来,通过不停的做注意力操作,从而使得模型直接输出最后的预测框。 二是并行的方式,因为transformer2017首先是使用在机器翻译等NLP领域任务中,使用掩码解码器(自回归方式:一个单词一个...
Object detection set prediction loss DETR给出的是N个预测,N为预先设定的远大于GT目标框数量的一个值,难点在于根据GT对这些预测框进行评分。作者在这里对预测框与GT进行二分图匹配,从而计算损失。具体来说,设yy为GT集合,^y={^yi}Ni=1y^={yi^}i=1N为N个预测结果,为了满足二分图完美匹配的条件,作者将GT...
DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法,克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖 ,简化了目标检测的处理流程。
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers(DETR),论文阅读:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers(DETR)DETR是DetectionTransformer的缩写,是Facebook提出的主要用于目标检测领域的新模型,FacebookAI的研究者把Transformer用...
第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。 第四步,匹配预测框与GT框,在匹配上的框里做目标检测的loss。 DETR推理过程: 第一步用CNN抽特征。 第二步用Transformer编码器去学全局特征,帮助后边做检测。 第三步,结合learned object query用Transformer解码器生成很多预测框。 第四步,置信度...
新框架名为“检测变压器”(DEtection TRansformer)或“DETR”(),其主要成分是一种基于集合的全局损耗,通过二分匹配和变压器编码器-解码器架构强制进行独特的预测。给定一个固定的小的学习对象查询集合,DETR推理关于对象和全局图像上下文的关系,以直接并行输出最终的预测集合。与许多其他现代探测器不同,新模型在概念上很...
论文地址:End-to-End Object Detection with Transformers DETR 一、 摘要 二、 介绍 三、 相关工作 1. 集合预测 2. Transformer 和并行解码 四、 DETR模型 1. 目标检测的集合预测损失 2. DETR结构 五、 实验 一、 摘要 该方法提出了一个检测的新的pipeline,无需预定义锚框以及人为添加的后处理操作(NMS)。
1、提出了一种目标检测新思路,真正的end-to-end,更少的先验(没有anchor、nms等);2、在coco上,...