高效的混合编码器通过尺度内特征交互(AIFI)和跨尺度特征融合模块(CCFM)将多尺度特征转换为图像特征序列。IoU感知查询选择用于选择固定数量的图像特征以用作解码器的初始对象查询。最后,具有辅助预测头的解码器迭代地优化对象查询,以生成框和置信度分数(源)。 主要功能 「高效混合编码器」:RT-DETR使用了一种高效的...
因此,得到了具有不同数量的参数和FPS的RT-DETR的两个版本。 对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multiplier。值得注意的是,提出的不同规模的RT-DETR保持了同质解码器,这有助于使用高精度大型DETR模型对光检测器进行蒸馏。这将是一个可探索的未来方向。
对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multiplier。值得注意的是,提出的不同规模的RT-DETR保持了同质解码器,这有助于使用高精度大型DETR模型对光检测器进行蒸馏。这将是一个可探索的未来方向。 5、实验 5.1、与SOTA比较 5.2、混合编码器的消融实验研究 5.3...
高效的混合编码器通过尺度内特征交互(AIFI)和跨尺度特征融合模块(CCFM)将多尺度特征转换为图像特征序列。IoU感知查询选择用于选择固定数量的图像特征以用作解码器的初始对象查询。最后,具有辅助预测头的解码器迭代地优化对象查询,以生成框和置信度分数(源)。 主要功能 「高效混合编码器」:RT-DETR使用了一种高效的...
基于上述分析,作者重新思考了编码器的结构,并提出了一种新的高效混合编码器。如图3所示,所提出的编码器由两个模块组成,即基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)模块和基于神经网络的跨尺度特征融合模块(CCFM)。 AIFI进一步减少了基于变体D的计算冗余,变体D仅在上执行尺度内交互。作者认为,将自注意力操作应用于具有更丰...
另外,考虑到多样化的应用场景,实时检测器通常会提供多个不同尺度的模型,RT-DETR 同样可以进行缩放,我们通过调整 CCFM 中 RepBlock 的数量和 Encoder 的编码维度分别控制 Hybrid Encoder 的深度和宽度,同时对 backbone 进行相应的调整即可实现检测器的缩放...
(2) Neck:飞桨团队设计了一系列编码器变体来验证解耦尺度内和尺度间特征交互的可行性并最终演化为 HybridEncoder ,其包括两部分:Attention-based Intra-scale Feature Interaction (AIFI) 和 CNN-based Cross-scale Feature-fusion Module (CCFM) 。 (2) Decoder & Head:DETR 架构有两个关键组件: Query Selection...
另外,考虑到多样化的应用场景,实时检测器通常会提供多个不同尺度的模型,RT-DETR 同样可以进行缩放,我们通过调整 CCFM 中 RepBlock 的数量和 Encoder 的编码维度分别控制 Hybrid Encoder 的深度和宽度,同时对 backbone 进行相应的调整即可实现检测器的缩放。
对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multiplier。值得注意的是,提出的不同规模的RT-DETR保持了同质解码器,这有助于使用高精度大型DETR模型对光检测器进行蒸馏。这将是一个可探索的未来方向。
另外,考虑到多样化的应用场景,实时检测器通常会提供多个不同尺度的模型,RT-DETR 同样可以进行缩放,我们通过调整 CCFM 中 RepBlock 的数量和 Encoder 的编码维度分别控制 Hybrid Encoder 的深度和宽度,同时对 backbone 进行相应的调整即可实现检测器的缩放。