DETR中Transformer的结构如图所示: Transformer的结构图 大体结构和NLP中经典的Transformer差不多,不过有几部分的区别: 1.Spatial positional encoding NLP中的positional encoding是一维的,现在换到了图片,仍然需要对每个像素进行一个positional encoding(目标检测对物体的位置也是比较敏感的),不过这次的位置是一个二维坐标,...
例如 Detection transformer 是第一个用于目标检测的、端到端的学习系统,而 vision transformer 是第一个完全基于 transformer 的图像分类架构。在本文中,一篇被 ICLR 2022 接收的匿名论文集成了视觉和检测 Transformer (Vision and Detection Transformer,ViDT) 来构建有效且高效的目标检测器。 ViDT 引入了一个重新配置...
图2展示了所提出的开放世界目标检测 transformer OW-DETR 的总体架构。 将标准的可变性 DETR (DDETR) 用于开放世界目标检测问题 (OWOD):(1) 注意力驱动的伪标签机制,用于选择可能的未知 query 候选项;(2) 一个新类别分类的分支,用于学习将目标 queries 分类为众多已知类或未知类之一;(3) 一个 "目标性" 分...
第一行是Search特征自注意力的结果,这时候可以看到注意力主要在目标上面了,周围小蚂蚁干扰物只有少部分注意力。 第二行是Template特征自注意力结果,这时候注意力在目标的边界,照理说交叉注意力的结果才会主要在边界,这点有点奇怪。 第三行是Search特征交叉注意力结果,注意力在目标的边界。 第四行是Template特征交叉...
基于Transformer的遥感影像目标检测研究 1. 研究课题三要素 1.1研究对象 遥感影像。 1.2研究问题 目标检测任务指的是为每个感兴趣的对象预测一组边界框和类别标签。与自然场景下的通用目标检测不同,遥感影像存在一些自身的特点,例如遥感图像幅面大、成像视角单一、可提取的特征较少;目标数量庞大、种类繁多、背景复杂,往往...
国网上海市电力公司申请基于轻量化Transformer的目标检测方法专利，提升小目标检测的精度和实时性 金融界2024年12月25日消息，国家知识产权局信息显示，国网上海市电力公司申请一项名为“一种基于轻量化Transformer的目标检测方法”的专利，公开号 CN 119169277 A，申请日期为 2024年10月。专利摘要显示，本发明涉及一种...
基于transformer的目标检测算法学习记录 目标检测tricks 1. Anchor 可以根据实际任务,修改anchor预设的大小和scale ,也就是说stride + anchor ratio + anchor scales都可以调整,选择不同stride确定了feature map的大小,stride就是说下采样的比例,4就是256*256变成64*64,ratio确定了纵横比和尺度。
简介:本文介绍了基于Transformer的端到端目标检测方法的原理和实践。该方法将目标检测视为集合预测问题,简化了训练流程,避免了传统方法的复杂后处理和启发式算法。文章将用简明的语言和生动的实例,让读者理解这一复杂技术概念,并提供可操作的建议和解决问题的方法。
【新智元导读】Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建,并减少了对手工组件的需求。 Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声...
DETR是第一个使用transformer编码器-解码器架构的端到端对象检测器 现有的目标检测算法是将GT进行正匹配作为一种启发式方法,需要对近似重复预测进行非极大值抑制 (NMS) 后处理。 传统目标检测算法的缺点: 在每个像素点上枚举预定义的anchor,照成大量候选框的是无效的 ...