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...
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带来的动态感受野和样本间信息交换的能力,DETR解锁了稀疏采样 (...
基于YOLO 和 Transformer 的实时杂草检测目标检测器性能评估 《Precision Agriculture》:Assessing the capability of YOLO- and transformer-based object detectors for real-time weed detection 编辑推荐: 为解决精准农业中实时区分作物与杂草、减少除草剂使用的问题,研究人员对比 YOLOv8、v9、v10 及 RT-DETR 模型在 ...
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...
BEV 网络则在二者之间增加一个 BEV Neck,用于2D到3D的 BEV 特征投影以及 BEV 视角下的特征提取。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。 (PS:以下文章或多或少都借鉴了 DETR [1] 的检测思路,不了解的同学...
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...
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...
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 首个目标检测扩散模型,比Faster R-CNN、DETR好,从随机框中直接检测 图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能 扩散模型( Diffusion Model )作为深度生成模型中的新 SOTA,已然在图像生成任务中超越了原 SOTA:例如 GAN,并且在诸多应...
原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/05/facebook-detection-transformer-detr-a-transformer-based-object-detection-approach/ 欢迎关注磐创AI博客站: http://panchuang.net/ sklearn机器学习中文官方文档: http://sklearn123.com/ 欢迎关注磐创博客资源汇总站: ...