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...
通过将该方法引入到YOLO目标检测算法中,属于跨领域的创新,如果在你的数据集上面有提升的效果或者有降低参数量等的效果,那么就会是比较牛逼的创新,可以作为发好期刊的一个创新点。 二、基本原理 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1811.08201 摘要:我们提出了CSWin Transformer,这是一种高效有效的基于Transformer的通用...
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...
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...
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...
每个Transformer encoder block包含2个子层。第1子层为multi-head attention layer,第2子层(MLP)为全连接层。每个子层之间使用残差连接。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...
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 ...
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...