研究动态:目前,许多研究团队正在探索如何更有效地将Transformer应用于目标检测,包括改进其在处理不同尺度对象上的能力,以及提高其训练和推理效率。 潜在挑战:尽管Transformer在目标检测中显示出巨大潜力,但如何平衡其计算复杂性和性能,以及如何进一步改进其对小尺寸目标的检测能力,仍然是当前的研究热点。 通过对Transformer在...
第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone...
Transformer模型最初在自然语言处理领域取得了巨大成功,近年来也被引入到计算机视觉领域,尤其是在目标检测任务中。Transformer通过自注意力机制,能够捕获图像中长距离依赖关系,从而提高目标检测的准确性。此外,Transformer还具有强大的泛化能力,能够适应不同形状和大小的目标。在目标检测领域,基于Transformer的模型如DETR(Detecti...
改进YOLO | 可能这才是用Transformer正确打开YOLO的方式吧?mp.weixin.qq.com/s/11QpvoR3J1Fp-psF41VkHQ 目前最先进的One-Stage目标检测器的限制是只分别处理每个图像区域,而不考虑目标之间存在的可能关系。这就导致了模型只依赖于高质量的卷积特征来检测目标。然而,有时由于一些具有挑战性的条件,这可能是不可...
从滑动窗口到YOLO、Transformer:目标检测的技术革新 本文全面回顾了目标检测技术的演进历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起,再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析,展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI...
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起,再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析,展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器...
YOLO系列的发展不仅展示了目标检测技术的前沿动态,也为实时视频分析、无人驾驶汽车等多个应用领域提供了强大的技术支持。通过对YOLO系列的深入理解,可以更全面地掌握现代目标检测技术的发展趋势和应用场景。 四、Transformer在目标检测中的应用
Yolov8涨点技巧：MobileViTAttention助力小目标检测，涨点显著，MobileViT移动端轻量通用视觉transformer_AI...
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起,再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析,展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 一、早期方法:滑动窗口和特征提取 在深度学习方法主导目标检测之前,滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用...
本文全面回顾了目标检测技术的演进历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法到深度学习的兴起,再到YOLO系列和Transformer的创新应用。通过对各阶段技术的深入分析,展现了计算机视觉领域的发展趋势和未来潜力。 一、早期方法:滑动窗口和特征提取 在深度学习方法主导目标检测之前,滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用...