Transformer 已成为自然语言处理中的主要模型,因为它们能够对大量数据进行预训练,然后通过微调转移到更小、更具体的任务。 Vision Transformer 第一次尝试将纯 Transformer 模型直接应用于图像作为输入,表明与卷积网络相比,基于 Transformer 的架构可以在基准分类任务上取得有竞争力的结果。然而,注意力算子的计算复杂性意味着...
上面介绍的方法都是基于 query-based detection,出于计算量考虑 query 的数量一般比较少(大约500-1500左右),复杂场景下模型的recall表现还有待调研。 Transformer-based BEV 3D object detection模型是否必须依赖 perspective view 的预训练模型 (e.g., FCOS3D [12])?能否设计一种时间+空间、2D到3D、单任务到多任务...
或许该在Transformer里塞一些卷积层,或者是否能够从query based patch localization角度,构造一个自监督训练框架? 还有one to one的匈牙利标签匹配还没有人动过,这会不会也是造成DETR收敛慢的原因呢?大家觉得怎么样呢 :-) 参考文献: [1] End-to-End Object Detect...
上面介绍的方法都是基于 query-based detection,出于计算量考虑 query 的数量一般比较少(大约 500-1500 左右),复杂场景下模型的 recall 表现还有待调研。 Transformer-based BEV 3D object detection 模型是否必须依赖 perspective view 的预训练模型 (e.g., FCOS3D[12])?能否设计一种时间+空间、2D 到 3D、单任...
Rethinking Transformer-based Set Prediction for Object Detection(ICCV 2021) 代码链接:GitHub: Let’s build from hereEdward-Sun/TSP-Detection DETR是最近提出的一种基于Transformer的方法,它将目标检测视为一个集合预测问题,并实现了最先进的性能,但需...
比如ViT-FRCNN:Toward Transformer-Based Object Detection这个工作是把ViT和RCNN模型结合在一起来实现检测的。 关于transformer更多在CV上的工作,可以看最新的一篇综述文章:A Survey on Visual Transformer 这里来谈一下自己几点粗鄙的认识: (1)CNN是通过不断地堆积卷积层来完成对图像从局部信息到全局信息的提取,不断...
详细了解 Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2 命名空间中的 Microsoft.ML.TorchSharp.AutoFormerV2.ObjectDetectionTransformer。
Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记 Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式(语义分割的Maskformer也与之相似)通常会用到一系列固定的query,这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query,就可以捕捉特定...
这种方法有效地保存了与小目标相关的信息。3.3 Fully Transformer-Based Detectors Transformer的出现及其在计算机视觉中许多复杂任务中的出色性能,逐渐促使研究人员从基于cnn或混合系统转向完全基于transformer的视觉系统。这项工作始于图像识别任务,该任务称为ViT。ViDT扩展了YOLOS模型(第一个完全基于transformer的检测器...
这次介绍的是Facebook AI的一篇文章“End-to-End Object Detection with Transformers” 恰好最近Transformer也比较热门,这里就介绍一下如何利用Transformer来进行目标检测以及语义分割。 关于Transformer,可以参考我的这篇文章。 这里我简要地介绍一下Transformer,这是一个用于序列到序列建模的模型架构,被广泛应用于自然语言...