这种卷积有效地提供了关于像素阵列的网格结构的强先验,并且还充当了Transformer层的条件位置嵌入[9]。第三,时间递归对于实现事件的强检测性能至关重要。与之前的工作不同,我们发现Conv-LSTM单元可以被单独对每个特征进行操作的普通LSTM单元[18]所取代。通过这样做,我们大大减少了参数和延迟的数量,但也略微提高了整体...
我们使用标准的 Vision Transformer 架构,具有最少的修改、对比图像文本预训练和端到端检测微调。我们对该设置的缩放属性的分析表明,增加图像级预训练和模型大小会在下游检测任务上产生一致的改进。我们提供了在零样本文本条件和单样本图像条件目标检测中获得非常强大性能所需的适应策略和正则化。 GitHub上提供了代码和...
https://github.com/BR-IDL/PaddleViT/tree/develop/object_detection/DETR(PaddlePaddle) 1. DETR 概述 DETR 是vision transformer 中目标检测的开山之作,是 Facebook 团队于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测,克服了传统目标检测的anchore机制和非极大值抑制 NMS ,大大简化了目标检测的 pipeline。
很明显,目前所有的方法都无法捕捉到完全量化的Vision Transformer,而FQ-ViT做到了这一点,即使在注意力图上的比特非常低,也能实现几乎无损的量化。同时,FQ-ViT显著超过了ViT的PTQ,其LayerNorm和Softmax没有量化。 例如,在所有模块量化为8位的情况下,FQ-ViT在DeiT-B上实现了81.20%的准确率,并且当注意力图压缩为4...
vision transformer目标检测 目标检测cam 目标检测方向 大佬们都提到的当前检测遇到的问题 当前网络对检测不太友好,预训练一般在ImageNet等用来分类的数据库上 正负样本的失衡 learning everything(anchor,NMS) anchor-based 和 anchor-free 检测的细节(小尺度物体和物体堆等)...
近期,以 Transformer 为基础的一些方法在 NLP 以及 CV 领域各个方向上也取得了突破性的进展。相比于 ...
论文地址:Exploring Vision Transformer Backbones for Object Detection 同时这里提一下该文章也是用了何凯明的另一个方法,即MAE方法,论文地址:Masked Autoencoders Are Scable Vision Learners 本文提出了一种掩膜自编码器 (MAE)架构,可以作为计算机视觉的可扩展自监督学习器使用。
论文名称:Deformable DETR: Deformable Transformer For End-To-End Object Detection 论文地址: Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection https:///abs/2010.04159 https:///pdf/1703.06211.pdf 4.1 Deformable Convolution原理分析: ...
4Transformer+Detection:Deformable DETR:可变形的Transformer (ICLR2021) 论文名称:Deformable DETR: Deformable Transformer For End-To-End Object Detection 论文地址:Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detectionhttps://arxiv.org/abs/2010.04159https://arxiv.org/pdf/1703.06211...
然而,CV的任务可不止image classification,给一个图片预测一个label就结束了。对于大量dense prediction的任务而言, 比如object detection和segmentation,Transformer都有其局限性,而其中最关键的有两点, 缺少金字塔特征(Pyramid Feature Map)。层级特征对物体的检测很...