本文尝试盘点一下目前市面上几种主流的 Transformer-based BEV 3D object detection 的方法,重点着眼于如何高效的从环视相机视角提取 BEV 特征。 Feature point sampling DETR3D [2] 将原本的 DETR 模型拓展到 3D 空间。具体而言:在 2D Image feature extraction 部
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...
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...
当然,目前基于transformer的模型在分类,检测和分割上的应用绝不止上面这些,但基本都是差不多的思路。 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...
Toward Transformer-Based Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/abs/2012.09958 文章提出了 ViT-FRCNN 模型,听名字就知道是 ViT 与 FRCNN 的结合。我们先来看看 ViT。 我们知道 ViT 其实只有 encoder,但是他很好地完成了分类这一任务,他只...
DETR并不是对传统anchor-based detectors的降维打击。相反,DETR存在收敛速度慢、检测精度差、运行效率低等问题。 碎碎念:CVPR2022收录了至少4篇DETR相关的检测论文,用transformer做object detection算是一个很promising的研究方向了,值得关注。 得益于Transformer带来的动态感...
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...
AdaMixer: A Fast-Converging Query-Based Object Detector Amusi 2022/04/18 1.2K0 UP-DETR 无需人工标注,随机裁剪多个 Query Patch ,并预训练 Transformer 进行目标检测 ! patch模型数据网络性能 DETR是一种最近的框架,它将目标检测视为一个通过 Transformer 编码器-解码器[2]直接预测集合的问题。在没有手动设计...
An Unsupervised Momentum Contrastive Learning Based Transformer Network for Hyperspectral Target Detection 方法:文章介绍了一种基于无监督动量对比学习的Transformer网络,用于高光谱目标检测。该方法通过叠加光谱块嵌入和交叉令牌前馈层,提高了特征提取能力,同时利用非线性变换的背景抑制机制显著提高了目标检测的灵敏度。
SpecDETR: A Transformer-based Hyperspectral Point Object Detection Network 创新点: 简洁高效的DETR解码器:将点目标检测视为一对一多集合预测问题,实现了一个简洁而高效的DETR解码器,在点目标检测的参数量和准确性方面超越了当前最先进的DETR解码器。 SPOD基准数据集:开发了一个名为SPOD的模拟高光谱点目标检测基...