由于小目标经常出现在行人检测、医学图像分析、人脸识别、交通标志检测、交通灯检测、船舶检测、基于合成孔径雷达（SAR）的目标检测等各种应用领域中，因此值得研究现代深度学习SOD技术的性能。在本文中，作者比较了基于transformer的检测器与基于卷积神经网络（CNNs）的检测器在其小目标检测方面的性能。在性能明显优于cnn...
由于小目标经常出现在行人检测、医学图像分析、人脸识别、交通标志检测、交通灯检测、船舶检测、基于合成孔径雷达(SAR)的目标检测等各种应用领域中,因此值得研究现代深度学习SOD技术的性能。在本文中,作者比较了基于transformer的检测器与基于卷积神经网络(CNNs)的检测器在其小目标检测方面的性能。在性能明显优于cnn的情况...
更绝的是,Transformer拥有强大的全局上下文建模能力和并行计算能力,能精准捕捉图像中的信息,显著提高目标检测的效率。因此用Transformer做目标检测也是CV领域重要的研究热点,而且这方法也为目标检测技术的不断发展提供了更多的创新思路。 为了帮助论文er们快速找到idea,我这边整理好了11篇Transformer+目标检测论文供大家参考,...
在本文中,作者比较了基于transformer的检测器与基于卷积神经网络(CNNs)的检测器在其小目标检测方面的性能。在性能明显优于cnn的情况下,论文然后试图揭示transformer的强大性能背后的原因。一个直接的解释可能是,transformer建模了输入图像中成对位置之间的相互作用。这是一种有效的编码上下文的方式。而且,在人类和计算模型...
多目标跟踪(MOT)是一种视觉目标检测,其任务不仅是定位每一帧中的所有目标,而且还可以预测这些目标在整个视频序列中的运动轨迹。这个问题具有挑战性,因为每一帧中的目标可能会在pool environment中被遮挡,而开发的跟踪器可能会受到长期和低速率跟踪的影响。这些复杂而多样的跟踪方案在设计MOT解决方案时带来了重大挑战。
传统两阶段检测系统，如 Faster R-CNN，通过对大量粗糙候选区域的过滤来预测目标边界框。与之相比，DETR 利用标准 Transformer 架构来执行传统上特定于目标检测的操作，从而简化了检测 pipeline。 DETR 框架包含一个通过二分匹配做出独特预测的基于集合的全局损失，以及一个 Transformer 编码器-解码器架构。给定一个小...
DETR开创了目标检测的新范式:Set Prediction(集合预测)+Transformer,真正实现了end-to-end(端到端,也就是数据直接输入进模型,模型直接输出我们想要的结果,取代了其他模型人工处理数据的操作),在目标检测领域具有重要的意义。直到今天它仍然是一个活跃在学术界的模型,并且在众多研究者的优化下变得更加强大与完善。
FASTER-RCNN创造性地采用卷积网络自行产生建议框,并且和目标检测网络共享卷积网络,使得建议框数目从原有的约2000个减少为300个,且建议框的质量也有本质的提高. 概念解释: 1、常用的Region Proposal有: -Selective Search -Edge Boxes 2、softmax-loss softmax-loss 层和 softmax 层计算大致是相同的. softmax 是...
视觉Transformer基本原理及目标检测应用-视觉Transformer的一般结构如图2所示,包括编码器和解码器两部分,其中编码器每一层包括一个多头自注意力模块(self-attention)和一个位置前馈神经网络(FFN)。
第一行是Search特征自注意力的结果,这时候可以看到注意力主要在目标上面了,周围小蚂蚁干扰物只有少部分注意力。 第二行是Template特征自注意力结果,这时候注意力在目标的边界,照理说交叉注意力的结果才会主要在边界,这点有点奇怪。 第三行是Search特征交叉注意力结果,注意力在目标的边界。