DETR

Conditional DETR spatial attention & content attention可视化(二)

就是将attention图通过加权叠加叠加到原图上要通过cv2.applyColorMap()将attention的单通道图转为三通道图将attention中一些小的值置0，不然叠加之后会干扰原图，产生色差至于蓝色，是通过cv2.applyColorMap的cv2.COLORMAP_DEEPGREEN，这个是可以变成绿色，但不知为什么只有deepgreen,没有deepblue,deepred这些
hxxjxw·2022-12-20 12:16

Kaggle竞赛中使用YoloV5将物体检测的性能翻倍的心路历程

我尝试了很多方法，从实现最先进的模型，如YoloV5、VFNets、DETR，到将目标检测模型与图像分类模型融合以提高性能。在比赛的早期阶段，我努力提高基
我爱计算机视觉·2022-12-17 09:45

[论文阅读：transformer系列] DETR:基于transformer的端到端目标检测算法

目录题目概述方法模型整体结构1.Backbone2.Transformerencoderdecoder3.Prediction（FFN，feed-forwardnetwork）损失函数1.得到最优二分图匹配2.根据最优二分图匹配计算setpredictionloss实验关键代码结论参考链接：GitHub地址题目End-to-EndObjectDetectionwithTransformers概述D
吃吃今天努力学习了吗·2022-12-15 19:33

经典文献阅读之--Swin Transformer

0.简介Transfomer最近几年已经霸榜了各个领域，之前我们在《经典文献阅读之–DeformableDETR》这篇博客中对DETR这个系列进行了梳理，但是想着既然写了图像处理领域的方法介绍，正好也按照这个顺序来对另一个非常著名的
敢敢のwings·2022-12-14 06:43

mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例，先用labelme标注转为coco格式，训练后测试并分析

目录1.标注labelme2.将labelme标注的数据转为coco格式直接上代码：coco格式如下：3.mmdetection训练自己的数据，用网络deformable_detr做示例（0）先生成整体配置文件
黛玛日孜·2022-12-13 19:04

记录一下：DETR训练自制VOC转COCO数据集的过程

首先将准备两个文件夹：Annotations（有已经标注好的.xml文件）和Images（图片）一、统一将图片名改为int型python代码如下：#修改图片的命名，按顺序importosclassBatchRename():'''批量重命名文件夹中的图片文件'''def__init__(self):self.path=r'E:\yq\hat_datasets\hat-coco\changename
skirtqun·2022-12-13 19:34

DETR训练VOC数据集

在学习DETR过程中，原模型用的COCO数据集，训练的太慢了，故使用VOC数据集。网上找了好长好长时间，好多博客都走不通，特此记录一下。
愿必达·2022-12-13 19:33

DETR训练自己的数据集

DETR训练自己的数据集实验笔记DETR是一个利用transformer实现端到端目标检测的模型。本文记录利用官方提供的代码来训练验证自己的数据集的过程以及一些注意事项。
kyrie变相不减速·2022-12-13 19:03

DETR测试自己数据的方法（facebook）

废话不多说，直接上代码importargparseimportdatetimeimportjsonimportrandomimporttimefrompathlibimportPathfromPILimportImagefromdatasets.KINSimportmake_coco_transformsimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utils.datai
来颗方糖·2022-12-13 19:03

新加坡国立大学&哈工大提出《Incremental-DETR》，基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测，性能SOTA！...

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文『Incremental-DETR:IncrementalFew-ShotObjectDetectionviaSelf-SupervisedLearning』，由新国立
我爱计算机视觉·2022-12-13 11:46

Transformer BEV perception

DETR论文，官方代码。官方推理代码一
冰冻三尺go·2022-12-11 09:06

【DETR用于3D目标检测】3DETR: An End-to-End Transformer Model for 3D Object Detection

3DETR:AnEnd-to-EndTransformerModelfor3DObjectDetection论文简介：具体实现：基本框架编码器解码器非参数查询嵌入3DETR-m边界框的参数化和预测：集合匹配和损失函数
BIT可达鸭·2022-12-10 18:02

【DETR用于3D目标检测】DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries论文简介：论文贡献：具体实现：总体框架特征学习检测头实验结果：论文简介：本文介绍了一个用于多摄像机三维目标检测的框架
BIT可达鸭·2022-12-10 18:02

【点云】M3DeTR: Multi-representation, Multi-scale, Mutual-relation 3D Object Detection with Transformers

【WACV2022】M3DeTR:Multi-representation,Multi-scale,Mutual-relation3DObjectDetectionwithTransformers论文简介
BIT可达鸭·2022-12-10 18:02

Meta-DETR: Few-Shot Object Detection via Unified Image-Level Meta-Learning论文笔记

Meta-DETR一、摘要二、引言三、Method1、网络结构一、摘要先前的小样本目标检测都是基于刚开始生成的好的regionproposals，但是这在小样本检测中很难获得到。
weixin_43981952·2022-12-10 18:32

Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Object Detection with Inter-Class Correlation Exploitation个人理解和待解决疑问

get到的点该方法和传统meta小样本学习方法：之前的方法单次比对一个supportclass的相似度，本文同时比较所有supportclass，从而利用到了class之间的关联性；有些传统方法需要先保证生成正确的region，本文是全局搜索；misclassify的原因之一是一些外观类似的class在（余弦相似度）特征空间下距离很近，分类器没有学习到它们之间的关联性；理解一点点（针对自己不懂的地
qq_41064487·2022-12-10 18:31

DETR系列之 MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding 论文笔记

DETR系列之MDETR-ModulatedDetectionforEnd-to-EndMulti-ModalUnderstanding论文笔记一、Abstract二、引言三、相关工作四、方法4.1背景
乄洛尘·2022-12-10 18:00

论文阅读：《PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection》

PETR是DETR3D的改进，在没有外部训练数据的情况下，性能已经优于DETR3D。
Maples丶丶·2022-12-10 18:30

论文翻译：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries  这篇论文的四个作者分别来自麻省理工学院、丰田研究院、卡耐基梅隆大学、理想汽车
Maples丶丶·2022-12-10 18:29

论文阅读笔记：(2021.10 CoRL) DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries

论文地址：DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries|OpenReviewWeintroduceaframeworkformulti-camera3Dobjectdetection.Incontrasttoexistingworks
chaoqinyou·2022-12-10 18:29

自监督论文阅读笔记 Incremental-DETR：Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning

Incremental-DETR（增量DETR）：通过对DETR目标检测器进行微调和自监督学习来进行增量少样本目标检测。为了缓解使用少量新类数据导致的严重过拟合，首先通过使用选择性搜索作
YoooooL_·2022-12-10 18:28

论文精读：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》

DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to-2DQueries文章目录DETR3D:3DObjectDetectionfromMulti-viewImagesvia3D-to
zyw2002·2022-12-10 18:58

论文阅读|DETR

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf代码：https://github.com/facebookresearch/detr
xiaoweiyuya·2022-12-10 14:03

transformer在视觉检测的应用

transformer在视觉检测的应用detr简介一些基于detr启发论文目标检测DeformableDETRConditionalDETRSparseR-cnn实例分割/全景分割SOLQMaskformerK-Net
blanokvaffy·2022-12-09 18:00

Mmcation2中使用mmdetection中的yolo、faster-rcnn、detr训练VOC数据集

VOC数据集下载：PascalVOCDatasetMirror环境搭载：直接使用的mmaction2搭载的环境代码修改：待更终端运行代码：detr:pythontools/train.pyconfigs
weixin_42754274·2022-12-09 18:58

DETR个人学习笔记（四）之Transformer的Decoder

本文如无特殊说明，所有文字均匹配的是文字下方的第一张图片。接下来来介绍Teansformer的Decoder。对于Decoder，如果把中间部分拿掉的话（下图画红圈部分），它和Encoderblock就比较相似了。中间是一个Multi-HeadAttention。之前有介绍过，这是Decoder和Encoder之间的CrossAttention。其中K、V来自于Encoder，而Q来自于Decod
快乐小隆·2022-12-09 00:36

目标检测DETR源码解读（一）

官方源码地址：https://github.com/facebookresearch/detr数据集COCO2017标注文件.json，格式：  目标检测任务中，主要使用“image_id”图片名，“bbox
fung-hwang·2022-12-09 00:34

Efficient DETR 论文精读

EfficientDETR:ImprovingEnd-to-EndObjectDetectorwithDensePrior高效Detr：改进具有稠密先验的端到端目标检测器一、摘要最近提出的端到端转换器(
Flying Bulldog·2022-12-09 00:33

【vision transformer】DETR原理及代码详解（四）

本节是DETR流程及构建backbone和positionembedding相关部分的代码解析一、DETR代码流程：STEP1:Createmodelandcriterion#构建模型和标准STEP2:
LeapMay·2022-12-09 00:31

DETR学习笔记

DETR学习笔记1.问题目前的检测方法不是直接预测一个目标的集合，而是使用替代的回归和分类去处理大量的proposals以及anchors。
WaitPX·2022-12-09 00:31

DETR代码学习笔记（一）

按照训练流程首先介绍backbone以及数据进入encoder之前的部分当训练时，使用torch.manual_seed(seed)函数，只要网络参数不变的情况下，网络的参数初始化每次都是固定的；如果没有设置，每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。例如：要训练自己的数据集通常需要对num_classes进行设置。（其中num_classes的设置根据自己数据集类别数量+1，也就是说，假设c
athrunsunny·2022-12-09 00:30

DETR源码笔记（二）

在DETR源码笔记（一）中，阅读到了main()函数的第二部分构建模型部分，接下来是搭建transformer部分。
在努力的松鼠·2022-12-09 00:57

论文阅读：Anchor DETR: Query Design for Transformer-Based Detector

一、简介基于Transfomer的检测器中，对象的query是一组可学习的嵌入。然而，每个学习到的query都没有明确的物理意义，我们也不能解释它将关注在哪里。很难进行优化。在本文中，作者提出了一种基于Transformer的检测器——AnchorDETR。AnchorDETR中有基于anchorpoint（锚点）的查询设计，因此每个查询只预测锚点附近的目标，因此更容易优化。此外，作者在每个锚点上
Ashleyyyi·2022-12-08 20:26

目标检测笔记No.6 一行代码背后，寻DETR中的测试过程中的边框

目标检测笔记No.6一行代码背后，寻DETR中的测试过程中的边框第一部分evaluate函数postprocessorsPostProcess()串一遍第二部分cocoapi调用引子CocoEvaluator
Sunny:)·2022-12-08 17:10

BMVC-2021-DETR: End-to-End Object Detection with Transformers 阅读笔记

目录DETR整体架构BackboneTransformerencoderTransformerdecoderPredictionfeed-forwardnetworks(FFNs)AuxiliarydecodinglossesQUOTE
菜菜子hoho·2022-12-08 11:28

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术应用

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
思考的小猴子·2022-12-08 01:16

目标检测：SmartDet、Miti-DETR和Few-Shot Object Detection

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：SmartDet：https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdfMiti-DETR
计算机视觉研究院·2022-12-07 19:32

【CVPR 2022】目标检测SOTA：DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesforEnd-to-EndObjectDetection摘要：论文简介：具体实现：总体框架：对比去噪训练：混合查询选择：LookForwardTwice：实验结果：超参数：实验结果：消融实验：训练效率：这篇文章是该团队的第三篇（前两篇分别是DAB-DETR
BIT可达鸭·2022-12-06 12:50

DETR系列大盘点 | 端到端Transformer目标检测算法汇总！

原始Tranformer检测器DETR
自动驾驶之心·2022-12-06 07:23

DETR 论文笔记

End-to-EndObjectDetectionwithTransformersDETR论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.12872一、ProblemStatement目前的检测器需要许多hand-designedcomponents，比如NMS，anchorgeneration或者windowcenters等。二、DirectionDETR简化了detection
Tianchao龙虾·2022-12-05 16:08

读论文（5）——DETR

DETR就是一个从NLP领域找到解决思路的方法。原论文题目为《End-to-EndObjectDetectionwithTrans
MrBamboo2000·2022-12-05 16:38

（二十三）论文阅读 | 目标检测之DETR

简介图1：论文原文本文所介绍的论文是前段时间比较火的一篇关于目标检测的文章，它能够获得广大关注的主要原因是将NLP{\rmNLP}NLP领域内广泛使用的Transformer{\rmTransformer}Transformer应用于CV{\rmCV}CV领域，并取得了不错的结果。同时，它也简化了目标检测中常用到的NMS{\rmNMS}NMS和Anchor{\rmAnchor}Anchor等机制。
zhangts20·2022-12-05 16:03

Detr论文详解

目标检测DETR–潘登同学的深度学习笔记文章目录目标检测DETR--潘登同学的深度学习笔记前言DETR的基本思想整体网络架构自注意力机制在重叠目标的表现训练的技巧前言faster-rcnn系列(15年)
PD我是你的真爱粉·2022-12-05 16:33

DN-DETR: 把去噪训练引入到 DETR 中打辅助，从而加速收敛

本文来自社区投稿，作者CW，原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/578548914前言本文介绍将为大家介绍一个目标检测模型——DN-DETR，其最大亮点是在训练过程中引入了去噪
OpenMMLab·2022-12-04 09:42

论文阅读：DEFORMABLE DETR:DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERSFOR END-TO-END OBJECT DETECTION

题目：DEFORMABLEDETR:DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION来源：ICLA是针对Detr的改进原文
shiyueyueya·2022-12-03 17:22

DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers摘要一、模型的整体结构二、损失函数三、实验摘要DETR简化了目标检测的流程，避免了许多需要手动设计的模块，比如没有proposal
Thomson Tang·2022-12-01 23:59

[Transformer] TransVOD: End-to-End Video Object Detection with Spatial-Temporal Transformers

2022年1月https://arxiv.org/abs/2201.05047v3https://github.com/SJTU-LuHe/TransVOD.DETR《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers
Cherry_qy·2022-12-01 23:29

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers端到端目标检测摘要贡献特点引言训练过程简述：预测过程简述：相关工作：.1集合预测原文.2Transformer
星辰阁·2022-12-01 23:59

详解DETR （End-to-End Object Detection with Transformers）

文章目录详解DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）简介网络详解总述1.BackBone2.Encoder图像特征处理位置编码需要进行位置编码的原因
L☆★·2022-12-01 23:58

目标检测之DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

特点:self-attentionlayers,end-to-endsetpredictions,bipartitematchinglossTheDETRmodel有两个重要部分：1）保证真实值与预测值之间唯一匹配的集合预测损失。2）一个可以预测（一次性）目标集合和对他们关系建模的架构。3）由于是加了自注意力机制，而且在学习的过程中，观众的注意力训练的很好，每个人的关注点都不一样，所以分割效果很好
Diros1g·2022-12-01 23:52
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