DETR系列模型在其引入之初和随后的发展中展示出了许多优势,比如真正的端到端检测、使用Transformer架构等,但也存在一些问题。以下是DETR系列模型面临的一些常见问题: (1). 收敛速度慢 训练时间长:与传统的基于卷积神经网络(CNN)的目标检测模型相比,DETR的训练时间更长,这是因为Transformer架构本身计算复杂度较高,特别是...
作为经典YOLO系列的检测器,PRE-DEYO包含一个主干、一个包括FPN+PAN的颈部和一个输出三个尺度预测信息的头部。作为一个类似DETR的模型,POST-DEYO包含一个主干、多层Transformer编码器、多层Transformer解码器和多个预测头。它使用Anchor的静态query和动态初始化,并涉及用于比较去噪训练的Additional CDN分支。 整个DEYO模型如...
相反,DETR利用查询之间的交互来利用更复杂的信息并区分它们之间的关系。与NMS相比,这种方法使DETR预测一对一目标集的策略更加合理,从而在拥挤的场景中比使用NMS的经典检测器具有更好的性能。 尽管DETR引起了研究界的极大兴趣,但它也存在许多问题。首先,应该注意的是,DETR具有缓慢的收敛速度,需要500个训练Epoch才能实现...
作者观察到在DETR中将过少的 Query 分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。 为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名为Co-DETR,以从多样的标签分配方式中学习更高效、更有效的基于DETR的检测...
1. 1-DETR目标检测基本思想解读 08:19 2. 2-整体网络架构分析 10:30 3. 3-位置信息初始化query向量 06:49 4. 4-注意力机制的作用方法 07:01 5. 5-训练过程的策略 06:46 01 项目环境配置解读 09:10 02 数据处理与dataloader 13:35 03 位置编码作用分析 10:14 04 backbone特征提取模块 ...
DETR 架构很简单，由三个主要组件组成：用于特征提取的 CNN 主干（即 ResNet）、变压器编码器-解码器以及用于最终检测预测的前馈网络（FFN）。主干网处理输入图像并生成激活图。Transformer编码器减少了通道维度并应用多头自注意力和前馈网络。Transformer 解码器使用 N 个对象嵌入的并行解码，并使用对象查询独立预测框...
在训练的第二阶段,我们冻结了端到端检测器的主干和颈部,需要从头开始训练解码器。 通过逐步训练的应用,我们引入了第一个利用纯卷积结构编码器的实时端到端对象检测模型,DETR with YOLO(DEYO)。 在不依赖任何补充训练数据的情况下,DEYO在速度和准确性方面都超过了所有现有的实时对象检测器。此外,综合型DEYO系列可以使...
随着R-CNN系列模型的发展,检测精度和速度得到了显著提升,同时也为后续的目标检测技术如YOLO(You Only Look Once)、SSD(Single Shot MultiBox Detector)以及基于Transformer架构的DETR(DEtection TRansformer)等提供了重要的参考和发展方向。这些模型继续推动着目标检测技术的进步,使之在自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个...
RT-DETRv3突破目标检测网络的极限! 1. 引言 目标检测是计算机视觉中的一个重要基础问题,主要关注于获取图像中物体的位置和类别信息。实时目标检测对算法性能有更高要求,如推理速度需大于30帧每秒(FPS),在自动驾驶、视频监控和物体追踪等实际应用中具有巨大价值。近年来,由于其实时高效的推理速度和优越的检测精度,实时...
简介:目标检测顶流的碰撞 | YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器DEYO,超越DINO! 目标检测是计算机视觉中的一个重要课题,后处理是典型目标检测流水线的重要组成部分,这对传统目标检测模型的性能造成了严重的瓶颈。作为首个端到端目标检测模型,DETR摒弃了Anchor和非最大抑制(NMS)等手动组件的要求,大大简化了目标检测过程...