大家好,我是极智视界,本文解读一下 YOLOS 通过目标检测重新思考Vision Transformer。 Transformer 是否能够从纯序列到序列的角度,在仅有的关于二维空间结构知识的情况下,执行二维目标和区域级别的识别?为了回答这个问题,作者提出了 You Only Look at One Sequence (YOLOS),这是一系列基于普通视觉 transformer,做尽可能...
与基于CNN的目标检测器相比,YOLOS在保持竞争力的同时,展示了ViT在目标检测中的独特优势。与DETR等基于Transformer的目标检测器相比,YOLOS的设计更加简洁高效,避免了复杂的解码过程。 实际应用与前景 YOLOS的提出为Vision Transformer在目标检测中的应用提供了新的思路。其简洁的架构和高效的性能使得YOLOS在实时目标检测、...
针对遇到的困难,本文基于改进的YOLOv5s-ViT(YOLOv5s-Vision Transformer)提出了一种农村人居环境低空遥感检测方法。首先,对BottleNeck结构进行了修改,增强了模型的多尺度特征捕捉能力。然后,嵌入SimAM 注意力机制模块,在不增加参数数量的情况下加强模型对关键特征的关注。最后,加入了 Vision Transformer 组件,以提高模型感...
视频内容描述的自动生成是结合计算机视觉和自然语言处理等相关技术提出的一种新型交叉学习任务.针对当前视频内容生成描述模型可读性不佳的问题,本研究提出一种基于S-YOLO V5和Vison Transformer(ViT)的视频内容描述算法.首先,基于神经网络模型KATNA提取关键帧,以最少帧数进行模型训练;其次,利用S-YOLO V5模型提取视频帧中...
摘要:尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展,但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer(PVT)。相比于ViT专门用于图像分类的设计,PVT将金字塔结构引入到transformer,使得可以进行下游各种密集预测任务,如检测、分割等。与现有技术相比,PVT有如下优点:(1)相比...
+v:dddvisiona,备注:目标检测,拉你入群。文末附行业细分群 0. 写在前面 YOLO在目标检测领域有多重要不必多说,今天笔者为大家推荐一篇YOLO系列的最新综述。这篇文章介绍了YOLO的应用领域和评价指标,探讨了YOLOv1到v8的主要变化,探讨了PP-YOLO、PP-YOLOE等YOLO变种,还分析了YOLO-NAS和YOLO Transformer架构,最后对...
Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2) supported YOLOX s,m,l backbone and PAFPN added, we have a new combination of YOLOX backbone and pafpn; YOLOv7 with Res2Net-v1d backbone, we found res2net-v1d have a better accuracy then darknet53; ...
Vision Transformer(ViT)作为一种基于注意力机制的模型,已经在图像分类任务中取得了令人瞩目的成果。近期的研究表明,ViT也在目标检测任务中展现出了巨大的潜力,通过全局注意力机制,ViT能够捕获图像中的长距离依赖,这对于识别和区分PCB板上紧密排列的电子元件极为有利。然而,ViT模型的计算成本较高,如何有效地将其应用于...
受到视觉-语言预训练的启发,近期的研究将开集目标检测公式化为图像-文本匹配,并利用大规模图像-文本数据大规模增加训练词汇。GLIP提出了一种基于短语定位的开集检测预训练框架,并在零样本设置中进行评估。Grounding DINO 将定位预训练融入到检测 Transformer 中,并通过跨模态融合。
近期,Anchor DETR引入了一种新的基于锚点的Transformer架构,通过结合CNN特征提取和Transformer的全局关系建模能力,显著提高了模型的训练效率和检测性能,特别是在处理稀疏和高度重叠目标的场景中表现出了优异的性能[6]。当然这些算法的发展不仅依赖于网络架构和训练策略的创新,还涉及到大规模且多样化的数据集。例如,COCO和VO...