通过对Transformer在目标检测中的应用的深入了解,我们不仅能够把握这一新兴领域的最新发展动态,还能从中窥见计算机视觉领域未来可能的发展方向。Transformer的这些创新应用为目标检测技术的发展提供了新的动力和灵感。 总结 本篇文章全面回顾了目标检测技术的演变历程,从早期的滑动窗口和特征提取方法,到深度学习的兴起,尤其是...
编码器和解码器:标准的Transformer模型包含编码器和解码器,每个部分都由多个相同的层组成,每层包含自注意力机制和前馈神经网络。 Transformer在目标检测中的应用 DETR(Detection Transformer) 模型介绍:DETR是将Transformer应用于目标检测的先驱之作。它使用一个标准的Transformer编码器-解码器架构,并在输出端引入了特定数量...
实验结果如下:与 Faster R-CNN(快速 R-CNN)、SSD(快速 SSD)、YOLOv5(YOLO v5)、YOLOv7(YOLO v7)和 YOLOv8(YOLO v8)等基准相比,提出的 ADA-YOLO 方法。 RT-DETR(实时检测 Transformer)是一种基于 Transformer 架构和端到端学习的新颖目标检测方法,与基于区域 Proposal 的传统目标检测方法(如 Faster R-cnn...
Transformer encoder block增加了捕获不同局部信息的能力。它还可以利用自注意力机制来挖掘特征表征潜能。在VisDrone2021数据集中,Transformer encoder block在高密度闭塞对象上有更好的性能。 基于YOLOv5,作者只在头部部分应用Transformer encoder block形成transformer Prediction head(TPH)和backbone端。因为网络末端的特征图分...
采用类似transformer编码器的模型作为Reasoning层。Reasoning层的体系结构如图2所示。 图2 Reasoning层 1、Flatten Multi-Head Attention层期望有一个序列作为输入。在Flatten中Tensor被reshape为一个序列,并以这种形式输入到Multi-Head Attention层。 2、Positional Encoding ...
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...
他们从YOLOX [84]出发,结合多尺度卷积(MSC)以改进不同尺度上的检测,并使用特征Transformer模块来捕获全局特征。作者表明,这些变化提高了YOLO-SD在HRSID数据集[130]上的准确性,相较于YOLOX。另一种将YOLO与检测Transformer(DETR)[124]结合的有趣尝试是DEYO [131],它包括两个阶段:基于YOLOv5的模型,后跟类似于DETR...
Transformer在目标检测中的应用开启了一个新的研究方向,为这一领域带来了新的视角和方法。 Transformer的基础知识 自注意力机制 核心原理: Transformer的核心是自注意力机制,它允许模型在处理一个元素时,同时考虑到输入序列中的所有其他元素,从而捕捉全局依赖关系。 在视觉任务中的应用: 在目标检测中,这意味着模型...
采用类似transformer编码器的模型作为Reasoning层。Reasoning层的体系结构如图2所示。 图2 Reasoning层 1、Flatten Multi-Head Attention层期望有一个序列作为输入。在Flatten中Tensor被reshape为一个序列,并以这种形式输入到Multi-Head Attention层。 2、Positional Encoding ...