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...
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...
随着研究的深入,DETR系列模型将继续演化,吸收更多技术创新,以进一步提升其在各种视觉任务中的表现。 3、DETR存在的问题 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...
与DETR的随机初始化多尺度层和Transformer编码器相比,DEYO的纯卷积结构实现了显着的速度。这一进程可概述如下: Query Generation 如图3所示,DEYO的查询生成方法与DETR的传统两阶段策略不同。具体来说,DEYO采用了一种解耦的边界框和嵌入生成方法,允许通过特征投影更有效地压缩颈部的多尺度信息。同时,DEYO继承了一个一对多...
DETR若数据量不足可能导致过拟合问题出现。YOLO数据量不足时可能在复杂场景检测性能下降。实际应用中DETR常需数千至上万的标注图像数据。YOLO在某些简单场景下几百张标注数据也可训练。DETR对数据多样性要求较高以提升泛化能力。YOLO对特定领域数据量需求取决于领域复杂程度。DETR数据量充足时能更好学习目标特征和关系。...
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...
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...
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...
DETR(DEtection TRansformer)和YOLO(You Only Look Once)都是目标检测领域的知名算法,它们各有特点,适用于不同的场景。 DETR: 特点:基于Transformer架构,能够捕捉到全局上下文信息,实现端到端的目标检测,无需额外的锚框或复杂的后处理步骤。 优势:模型架构灵活,可以容易地扩展到其他任务,如实例分割等。同时,由于Transf...
结合PaddleDetection开源的代码来看,RT-DETR是基于先前DETR里精度最高的DINO检测模型去改的,但针对实时检测做了很多方面的改进,而作者团队正是先前PP-YOLOE和PP-YOLO论文的同一波人,完全可以起名为PP-DETR,可能是为了突出RT这个实时性的意思吧。 RT-DETR模型结构 ...