DETR 第11页

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

两个关键词1.EndtoEnd（端到端的目标检测）2.Transformers目标检测里很少有端到端的方法大部分方法最后都需要一个后处理的操作也就是nms（non-maximumsuppression）这个操作那么nms是什么？"""NMS:即非极大抑制顾名思义就是抑制不是极大值的元素搜索局部的极大值在最近几年常见的物体检测算法（包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcn

Lyttonkeepgoing·2022-12-01 23:51

论文阅读：DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

题目：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers来源：FacebookAIECCV2020论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12872个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。如果对transformer比较了解建议只用看一下引言最后一段+第三章网络结构即可

shiyueyueya·2022-12-01 23:17

Oriented Object Detection with Transformer阅读笔记

(一)Title前言:本文没有开源,但是最近我有实现一个基于Transformer的Detector的想法,因此还是决定看下这个论文,然后再基于DETR构建一个基于Transformer的旋转框目标检测方法

不知道叫啥好一点·2022-12-01 22:03

DEYO：YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器

作为首个端到端目标检测模型，DETR摒弃了Anchor和非最大抑制（NMS）等手动组件

自动驾驶之心·2022-11-30 22:45

deformable detr中的sampling_offsets初始化grid_init方式

deformabledetr中根据参考点预测4个采样点，采样点网络是self.sampling_offsets=nn.Linear(embed_dims,num_heads*num_levels*num_points*2)它有个更新linear层偏置的过程definit_weights(self):"""DefaultinitializationforParametersofModule."""c

今天涨知识了吗·2022-11-30 19:37

【CV学习笔记】transformer-tensorrt加速

1、前言transformer在逐渐在cv领域有更多的应用，于是准备利用tensorrt对VIT、SWIN、DETR进行加速，基本做法是现将torch的模型转成ONNX，然后再将ONNX模型转化为engine

RexLK·2022-11-30 18:31

通过公式和源码解析 DETR 中的损失函数 & 匈牙利算法（二分图匹配）

上一篇文章：DETR论文精读，并解析模型结构_FlyingBulldog的博客-CSDN博客可以先了解概念，然后再分析源码。

Flying Bulldog·2022-11-29 20:28

2021深度学习的研究方向推荐！Transformer、Self-Supervised、Zero-Shot和多模态

1.Transformer自从去年DETR和ViT出来之后，计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。目前可以做的主要有两个路径，一个是魔改DETR和ViT，另一个是不同task迁移算法。

Datawhale·2022-11-28 20:33

综述｜计算机视觉中的注意力机制

之前在看DETR这篇论文中的self_attention，然后结合之前实验室组会经常提起的注意力机制，所以本周时间对

Wang_AI·2022-11-28 09:31

Deformable DETR 论文笔记

DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTIONDeformableDETRICLR2021oral论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.04159一、ProblemStatementDETR具有收敛速度慢，小目标检测性能差的缺点。这是因为Transformerattention模块在处理图

Tianchao龙虾·2022-11-28 07:10

Deformable detr源码分析

D:\Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\mmcv\cnn\bricks\transformer.py1.backboneDeformabledetr使用resnet50作为主干网络，网络返回最后三层的结果，分别为下采样8/16/32倍的结果，输出维度为：2.neckneck的主要作用为降低通道数，组成为3个1*1的卷积和1个3*3的卷积，将backbo

樱花的浪漫·2022-11-28 07:33

Deformable DETR 实战（训练及预测）

开源地址：https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr超级小白，摸索了几天，感谢批评指正！！！

dystsp·2022-11-28 07:58

《DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training》加入one to many matching 辅助头训练的DETR

DETRswithCollaborativeHybridAssignmentsTraining背景原理实验最近看到一篇不错的DETR论文，翻译了下，以作记录。

blanokvaffy·2022-11-28 07:27

TensorRT加速Deformable Detr实践

这让TensorRT便捷实现加速DeformableDetr乃至今年（2022年）最新的DETR类sota模型DINO、MaskDINO成为了可能。

blanokvaffy·2022-11-28 06:54

Meta-DETR: Few-Shot Object Detection via Unified Image-Level Meta-Learning【阅读笔记】

目录一、摘要三、网络结构四、实验总结一、摘要论文提出了一种新的元学习检测器框架Meta-DETR，它消除了区域预测，而是以统一和互补的方式在图像水平上进行元学习目标定位和分类。

m0_57600659·2022-11-27 19:32

swin-transformer初步理解

一、初步介绍近期Transformer在CV领域掀起了一股热潮，从图像分类的ViT，到目标检测的DETR，再到图像分割的SETR以及3D人体姿态的METRO，预计在未来所有CNN能干的事情，都会涌现出一大批论文

追光少年羽·2022-11-27 19:31

Kaggle竞赛中使用YOLOv5将目标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

lykffl·2022-11-27 11:24

DETR目标检测新范式带来的思考

encounter1997@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/366938351编辑丨极市平台导读为了填补transformer在CV领域的空白，由此FacebookAI推出了DETR

视学算法·2022-11-26 22:21

Sparse R-CNN 论文精读

剔除NMS，选用DETR中的匈牙利匹配优化Sparse：提议特征默认选用10

Flying Bulldog·2022-11-26 21:13

彻底Sparse！基于稀疏交互机制的端到端检测器

摘要：SparseR-CNN基于R-CNN框架，其提出了一种一对一稀疏交互的机制，同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想，并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式，实现了端到端目标检测的效果，整个过程无需

深蓝学院·2022-11-26 21:13

论文精度笔记(四)：《Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》

同济大学,字节AILab,UC伯克利文章目录论文以及源码获取论文题目参考文献1.研究背景2.贡献3.相关工作3.1Densemethod3.2Dense-to-sparsemethod3.3GIoU3.4DETR3.5transformer3.6encoder-decoder4

ZZY_dl·2022-11-26 21:08

首个目标检测扩散模型，比Faster R-CNN、DETR好，从随机框中直接检测

机器之心报道编辑：杜伟、陈萍扩散模型不但在生成任务上非常成功，这次在目标检测任务上，更是超越了成熟的目标检测器。扩散模型（DiffusionModel）作为深度生成模型中的新SOTA，已然在图像生成任务中超越了原SOTA：例如GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、分子图建模、时间序列建模等。近日，来自香港大学的罗平团队、腾讯AILab的研究者联合提出一种新框架Diffus

人工智能与算法学习·2022-11-26 20:31

扩散模型挺进目标检测了，比Faster R-CNN、DETR好，从随机框中直接检测

关注公众号，发现CV技术之美本文转载自机器之心，编辑：杜伟、陈萍。扩散模型不但在生成任务上非常成功，这次在目标检测任务上，更是超越了成熟的目标检测器。扩散模型（DiffusionModel）作为深度生成模型中的新SOTA，已然在图像生成任务中超越了原SOTA：例如GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、分子图建模、时间序列建模等。近日，来自香港大学的罗平团队、腾讯AILab

我爱计算机视觉·2022-11-26 19:22

End-to-End Object Detection with Transformers

Fig.2:DETR使用一个传统的CNN骨架来学习输入图像的二维表示。该模型对其进行扁

Highlight_Jin·2022-11-26 15:56

DABDetr论文解读+核心源码解读

空间注意力热图可视化1.2.模型草稿1.3.详细模型1.4.设置温度系数1.5.实验2、代码讲解2.1.Decoder2.2.DecoderLayer总结前言本文主要介绍下发表在ICLR2022的DAB-Detr

武乐乐~·2022-11-26 08:16

【Cross-attention in DETR】

Cross-attentionModule理解浅理解一下通过读DETR&ConditionalDETR中引发对cross-attention的理解。

gesshoo·2022-11-25 12:45

Deformable DETR

目录一、DeformableConvolution原理分析DeformableDETR原理分析DeformableAttentionModuleMulti-scaleDeformableAttentionModule一、DeformableConvolution原理分析DeformableConvolution将固定形状的卷积过程改造成了能适应物体形状的可变的卷积过程，从而使结构适应物体形变的能力

weixin_43981952·2022-11-25 05:45

Transformer系列：Detection--＞ Deformable DETR (ICLR2021)

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf。首先介绍文章的内容，后面附上自己的一些疑惑和思考，欢迎讨论。1.MotivationDETR减少了目标检测中手工设计的过程（如anchor生成，NMS后处理，rule-basedtrainingtargetassignment），但它有两个缺点：1）收敛慢，比如在COCO上收敛需要500epoch，比FasterR

CV小白升级中·2022-11-25 05:13

DEFORMABLE DETR：用于端到端对象检测的可变形Transformer

DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf代码链接：https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR

小小小~·2022-11-25 05:42

deformable_detr代码的运行、训练过程

deformable_detr代码的运行其他参见官方github1.coco数据集可以采用软链接的形式2.文件权限的问题chmod3.关于MultiScaleDeformableAttention模块不存在

暄染落墨·2022-11-25 05:09

【2D detection】Deformable DETR论文阅读记录

code:https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETRpaper:https://arxiv.org/abs/2010.04159摘要DETR

printfff·2022-11-25 05:38

Deformable Detr代码阅读

前言本文主要是自己在阅读mmdet中DeformableDetr的源码时的一个记录，如有错误或者问题，欢迎指正deformableattention的流程首先zq即为objectquery,通过一个线性层，先预测出offset,后将三组offset添加到referencepoint上来得到采样后的位置，objectquery通过一个线性层和softmax，获取到attentionweight(这就

conquer777·2022-11-25 05:36

Deformable DETR论文翻译

DeformableDETR论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.回顾transformer和DETR4.方法4.1端到端目标检测中的可形变transformer4.2DEFORMABLEDETR中额外的改进和提升

Laughing-q·2022-11-25 05:06

DETR与Deformable DETR小结

DETR与deformableDETR小结DETRDeformableDETRDETR论文地址https://arxiv.org/abs/2005.12872论文解读DETR将检测视为集合预测问题，简化了目标检测的整体流程

Laughing-q·2022-11-25 05:06

DEFORMABLE DETR详解

1.解决问题DETR需要比现有的目标检测器更长的训练时间来收敛。DETR在检测小物体方面的性能相对较低，并且无法从高分辨率特征地图中检测到小物体。

樱花的浪漫·2022-11-25 05:05

nms和softnms的代码

因为我们预测输出的预测框，几乎大部分都不是一一对应的（DETR里的是一一对应的），所以一个目标我们可能预测许多框，这些框的分类分数和位置都不同，进行验证和推理的时候，我们就要使用相应的方法去进行我们预测框的筛选

AI、明察秋毫·2022-11-25 01:23

【Transformer学习笔记】DETR：将transformer引入目标检测领域

DETR，DEtecionTRsformer就是为了回答这个问题而诞生的。而且它的做法并不是只是直接用transformer结构将传统目标检测网络

不想写代码不想秃头·2022-11-24 22:43

[Transformer] Deformable DETR：Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

2020.10作者单位：商汤目标检测：在DETR中加入了Deformable和多尺度特征融合策略Paper:https://arxiv.org/abs/2010.04159Code:https://github.com

Cherry_qy·2022-11-24 09:24

Deformable DETR：DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 论文阅读

该论文为Transformer跨界论文，在原有的DETR的基础上做出改进，并且在COCO2017数据集上取得了理想的成绩。

w_study_ty·2022-11-24 09:53

论文精读:DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERSFOR END-TO-END OBJECT DETECTION

DeformableDETR可以获得比DETR（特别是在小物体上）更好的性能，在训练时间少

樱花的浪漫·2022-11-24 09:52

[Transformer]Deformable DETR: deformable transformers for end-to-end object detection

DeformableDETR:可变Transformer用于端到端的目标检测AbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIRevistingTransformersandDETRPart1Multi-HeadAttentioninTransformersPart2DETRSectionIVMethodPart1Deformabl

黄小米吖·2022-11-24 09:52

目标检测——【Transformer】DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION

目录文章侧重点*DeformableAttentionModule.*单尺度的*DeformableAttentionModule*计算公式多尺度的*DeformableAttentionModule*计算公式*DeformableDERT*网络结构两阶段*DeformableDERT*实现细节论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.04159文章侧重点改进DERT中存在两

zz的大穗禾·2022-11-24 09:52

【Transformer】3、Deformable DETR: deformable transformers for end-to-end object detection

效果四、可视化论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf代码链接：https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR

呆呆的猫·2022-11-24 09:51

[论文阅读：transformer系列]Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

FacebookAI提出了DETR，利用Transformer去做目标检测，该方法去除了许多目标检测中的人工设计组件，同时展现了非常好的性能。但是，DETR存在收敛速度慢和特征分辨率有限等缺陷。

吃吃今天努力学习了吗·2022-11-24 09:51

目标检测 - Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&可借鉴之处0.前言相关资料：arxivgithub，说会release论文解读，知乎讨论论文基本信息领域：目标检测作者单位：商汤发表时间：2020.10一句话总结：在DETR

清欢守护者·2022-11-24 09:50

论文笔记： ICLR2021 Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin

_击空明兮溯流光_·2022-11-24 09:50

【Deformable DETR 论文+源码解读】Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

目录前言一、背景和改进思路二、细节原理和源码讲解2.1、多尺度特征2.1.1、backbone生成多尺度特征2.1.2、多尺度位置编码2.2、多尺度可变形注意力2.2.1、普通多头注意力：MultiHeadAttn2.2.2、可变形多头注意力：DeformAttn2.2.3、多尺度可变形多头注意力：MSDeformAttn2.2.4、源码分析2.3、DeformableDETR：简单版2.3.1、

满船清梦压星河HK·2022-11-24 09:48

基于EasyCV复现DETR和DAB-DETR，Object Query的正确打开方式

阿里云大数据AI技术·2022-11-24 00:56

Accelerating DETR Convergence via Semantic-Aligned Matching 笔记

语义在语音识别中指的是语音的意思，在图像领域，语义指的是图像的内容，对图片意思的理解摘要：DETR(DEtectionTRansforme

AnZhiJiaShu·2022-11-24 00:19

[Transformer]DN-DETR:Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising

DN-DETR:引入query去噪训练用于加速DETR训练

黄小米吖·2022-11-23 23:13

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