DETR

论文翻译：《DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising》

论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.01305官方代码：https://github.com/FengLi-ust/DN-DETR官方解读：https://www.zhihu.com
Maples丶丶·2022-11-23 23:13

通过显式寻找物体的 extremity 区域加快 DETR 的收敛：Conditional DETR

401916664在这篇文章，我们解读一下我们发表在ICCV2021的工作:“ConditionalDETRforFastTrainingConvergence”.我们针对DEtectionTransformer(DETR
我爱计算机视觉·2022-11-23 23:12

DAB-DETR: DYNAMIC ANCHOR BOXES ARE BETTER QUERIES FOR DETR翻译

点击下载论文代码摘要我们在本篇论文中展示一种新颖的查询公式，即在DETR上使用动态锚框(DEtectionTRansformer)并深入了解查询在DETR中的作用。
jjw_zyfx·2022-11-23 23:10

【深度学习】Mask DINO四部曲—DETR潘多拉魔盒的正确打开方式

在DETR工作之前，几乎所有的检测算法都可以归类到这两种类型中去。之前的
风度78·2022-11-23 23:39

FP-DETR：通过完全预训练提升transformer目标检测器

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目标检测是计算机中的基础问题之一，具有广泛的运用价值，如自动驾驶、无人零售、行人检测和安防等。尽管基于CNN的目标检测算法（如FasterRCNN[1]，YOLO[2]，FCOS[3]）取得了长足进展，它们依赖大量的手工设计，如基于规则的标签匹配
计算机视觉研究院·2022-11-23 23:39

港科大/IDEA/清华提出DN-DETR: 加速DETR收敛的去噪训练

CV重磅干货，第一时间送达作者：弃之|已授权转载（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/478079763PR一下我们在CVPR2022上的paperDN-DETR
Amusi（CVer）·2022-11-23 23:07

detrex：面向DETR系列的目标检测开源框架

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>目标检测技术交流群前言在我们IDEA研究院CVR团队分别开源了DAB-DETR,DN-DETR,DINO后，CVR团队一直计划做一个统一的
Amusi（CVer）·2022-11-23 23:07

ICCV 2021 | 微软MSRA提出：训练快速收敛的条件DETR

2108.06152代码：https://github.com/Atten4Vis/ConditionalDETR本文作者提出了一种conditionalcross-attentionmechanism用于快速训练DETR
Amusi（CVer）·2022-11-23 23:07

DAB-DETR:Dynamic Anchor Boxes Are Better Queries for DETR阅读笔记

DAB-DETR阅读笔记(一)Title(二)Summary(三)ProblemStatement(四)Method4.1为什么位置先验能够加速训练?
不知道叫啥好一点·2022-11-23 23:04

DETR - Deformable DETR - Conditional DETR

DETR整体介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/348060767关于损失函数和二分图的匹配：【论文】DETR_大白羊_Aries的博客-CSDN博客_detrobjectquery
Blue_Whale2020·2022-11-23 23:04

DETR、conditional DETR、Deformable DETR

DETR是将transformer机制应用到目标检测领域的算法模型。其主要思想是利用transformer的encoder-decoder架构，利用注意力机制来实现端到端获得目标检测的结果。
qq_45836365·2022-11-23 23:33

【CV学习笔记】onnx篇之DETR

1、摘要本次学习内容主要学习了DETR的网络结构、损失函数等知识，明白了DETR是如何做到了端到端的检测，确实是一个十分优雅的框架，同时将DETR利用onnxtime进行推理，对于transformer
weixin_42108183·2022-11-23 18:33

计算机视觉中的注意力机制

作者：HUST小菜鸡https://zhuanlan.zhihu.com/p/146130215文仅交流，未经允许不得转载之前在看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
机器学习与AI生成创作·2022-11-23 18:59

DETR训练自己的数据集

Facebook开源的DETR模型地址:detr1数据集准备1.1将yolo的txt格式转为json格式importosimportcv2importjsonimportargparsefromtqdmimporttqdmimportxml.etree.ElementTreeasETCOCO_DICT
Christo3·2022-11-23 00:33

UP-DETR：用无监督的方式对Transformer进行预训练来做物体检测

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Synced编译：ronghuaiyang导读不仅对CNN的backbone预训练，Transformer也要预训练，而且还是无监督的。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.09094.pdf华南理工大学和腾讯微信人工
ronghuaiyang·2022-11-23 00:00

DAB DETR 论文精度，并解析其模型结构

DAB-DETR:DYNAMICANCHORBOXESAREBETTERQUERIESFORDETRDAB-DETR：动态锚框是对DETR更好的查询改进：锚点>>>锚框，即(x,y)>>>(x,y,w,
Flying Bulldog·2022-11-23 00:58

DEFORMABLE DETR 论文精度，并解析网络模型结构

DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTIONDeformableDetr：用于端到端目标检测的可变形Transformer上一篇文章精度DETR
Flying Bulldog·2022-11-23 00:58

DN-DETR 论文精度，并解析其模型结构 & 2022年CVPR论文

继DETR提出以后，Transformer在目标检测领域越发闪耀，由于DETR模型的简单高效性能，与其相关的论文层出不穷。
Flying Bulldog·2022-11-23 00:58

基于Transform的深度学习目标检测（DETR模型）

项目链接Github论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers1、准备数据1.1coco数据集COCO的全称是CommonObjectsinCOntext，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。COCO通过在Flickr上搜索80个对象类别和各种场景类型来收集图像，其使用了亚马逊的MechanicalTurk（AMT）。COCO数据集现在有
qq_41627642·2022-11-23 00:55

UP-DETR：收敛更快！精度更高！华南理工&微信开源无监督预训练目标检测模型...

关注公众号，发现CV技术之美0写在前面基于Transformer编码器-解码器结构的DETR达到了与FasterR-CNN类似的性能。
我爱计算机视觉·2022-11-23 00:52

Transformer在目标检测领域的开山之作DETR模型

莫慌，今天小编就为万千开发者破局~这个破局点就是：基于transform的目标检测算法DETR，简洁的pipeline，去除NMS、Anchor设计，且在COCO数据集上的指标与FasterRCNN相当
我爱计算机视觉·2022-11-23 00:52

CVPR 2021 华南理工和微信的Transformer：UP-DETR无监督预训练检测器

作者：飞奔的啦啦啦知乎https://www.zhihu.com/question/432321109/answer/1606004872论文标题：UP-DETR:UnsupervisedPre-trainingforObjectDetectionwithTransformers
机器学习与AI生成创作·2022-11-23 00:50

DETR模型完整指南

作者丨JacobBriones来源丨AI公园编辑丨AI派导读本文为一个Facebook的目标检测Transformer(DETR)的完整指南，详细介绍了DETR架构的内部工作方式以及代码。
Wang_AI·2022-11-23 00:18

【DETR】使用DETR预训练模型进行预测

文章目录前言一、jupyternotebook运行代码二、Pycharm（非jupyternotebook的IDE）总结前言一篇文章结尾看到很多同学没有找到DETR的预测代码，这里我分享一下官方写的DETR
Cpsu·2022-11-23 00:16

【DETR 论文解读】End-to-End Object Detection with Transformer

目录前言一、整体架构二、基于集合预测的损失函数2.1、二分图匹配确定有效预测框2.2、损失函数三、前向推理四、掉包版代码五、一些问题Reference前言贡献/特点：端到端：去除NMS和anchor，没有那么多的超参，计算量也大大减少，整个网络变得很简单；基于Transformer：首次将Transformer引入到目标检测任务当中；提出一种全新的基于集合的损失函数：通过二分图匹配的方法强制模型输
满船清梦压星河HK·2022-11-22 23:01

【Transformer Based Cls&Det】Transformer系列分类和检测网络原理和源码讲解导航

目录前言一、Transformer理论二、分类模型三、检测模型3.1、DETR3.2、DeformableDETR前言最近在整理研究生期间看过的一些论文和源码，主要是检测这一块。
满船清梦压星河HK·2022-11-22 23:24

从GPT-3到DETR，一起来盘点2020有哪些突破？

点击上方，选择星标或置顶，不定期资源大放送！阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货2020年是巨大飞跃的一年。从OpenAI的GPT-3，再到AlphaFold，都是令人振奋的成就。与此同时，数据科学在机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域中蓬勃发展。一起来逐一盘点2020的哪些突破性的技术吧：自然语言处理（NLP）最大语言模型GPT-3今年2月微软才发布全球最大的深
深度学习技术前沿·2022-11-22 21:21

D2ETR: Decoder-Only DETR with Computationally Efficient Cross-Scale Attention

文章目录D2ETR:Decoder-OnlyDETRwithComputationallyEfficientCross-ScaleAttentionAbstract1Introduction2RelatedWork3RevisitingEncoder-decoderArchitecture4Decoder-onlyDETR4.1D2ETR体系结构4.2损失函数D2ETR:Decoder-OnlyD
ZZE15832206526·2022-11-22 20:24

L-DETR: A Light-Weight Detector for End-to-End Object Detection With Transformers

L-DETRABSTRACTI.INTRODUCTIONII.RELATEDPRELIMINARYWORK**A.用于目标检测的轻型模型****B.激活函数****C.规范化**III.一种基于PP-LCNet和变压器的轻型检测器A.基于骨干的改进的PP-LCNetB.改进的TransformerIV.EXPERIMENTANDANALYSISA.IMAGEDATASETSB.DETAILSOFM
ZZE15832206526·2022-11-22 20:53

DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising

文章目录DN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.WhyDenoisingacceleratesDETRtraining
ZZE15832206526·2022-11-22 20:53

ICLR 2022 | 目标检测新坑来了！谷歌Hinton团队提出Pix2Seq：基于Transformer的检测新工作...

Hinton团队的最新工作Pix2Seq对此进行了探索，它将目标检测问题转换成了语言模型问题，并在COCO数据集上取得了与DETR相当甚至更优性能。好大的脑洞！
Amusi（CVer）·2022-11-22 20:19

目标检测新坑来了！谷歌Hinton团队提出Pix2Seq：基于Transformer的检测新工作

Hinton团队的最新工作Pix2Seq对此进行了探索，它将目标检测问题转换成了语言模型问题，并在COCO数据集上取得了与DETR相当甚至更优性能。好大的脑洞！
Amusi（CVer）·2022-11-22 20:19

谷歌Hinton等提出Pix2seq：用于目标检测的语言建模框架

Pix2Seq：一个简单而通用的目标检测新框架，其将目标检测转换为语言建模任务，大大简化了pipeline，性能可比肩FasterR-CNN和DETR！还可扩展到其他任务。
Amusi（CVer）·2022-11-22 20:48

End-to-End Object Detection with Transformers，DETR论文学习

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers，DETR论文学习1.引言2.本论文发表前的目标检测策略(非端到端的目标检测策略)2.1目标检测的任务2.2one-stage
吃蔬菜的狗·2022-11-22 12:11

大白话用Transformer做Object Detection

©作者|张恒单位|法国国家信息与自动化研究所研究方向|目标检测、传感器融合记录一下隔离期间学习的DETR[1]系列文章，追求简单、清晰、易懂。
PaperWeekly·2022-11-22 11:36

ICCV 2021 | 通过显式寻找物体的extremity区域加快DETR的收敛

我们针对DEtectionTransformer(DETR)训练收敛慢的问题（需要训练500epoch才能获得比较好的效果）提出了conditionalcross-attentionmechanism，
PaperWeekly·2022-11-22 11:06

如何用Transformer来做目标检测？一文简述DERT及其变体

PaperWeekly原创·作者｜张一帆学校｜华南理工大学本科生研究方向｜CV，CausalityDETR在短短一年时间收获了200+引用量，可谓是风靡一时，各种变体层出不穷，这篇文章主要总结了几篇论文来研究各种关于DETR
PaperWeekly·2022-11-22 11:35

DETR训练自己数据集心得

对QKV的理解，先废一下话...计算流程参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/82312421给定一组query，和当前输入样本input（每个样本都有各自的key），经过空间变化后input→query。计算query和key之间的相关性r，r中的每个元素就可以看做是input中每个样本和其他样本的关系向量，然后根据query和key的相关性得到value的加权和（即，
王吉吉丫·2022-11-22 11:31

3D目标检测经典模型比较

（有错误理解欢迎指出）首先是基于LSS范式的:然后是基于transformer的：然后是基于双目立体视觉的：看了这些模型后的感受：刚看基于transfromer的算法时，感觉未来的大方向就是类似于detr
財鸟·2022-11-22 10:59

DETR: End-to-End Object Detection with Transformers （论文阅读笔记）

DETR是FacebookAI研究院于2020年提出的一种端到端的目标检测新方法，它省略了大量人工设计的组件并且不需要NMS后处理。
酉意铭·2022-11-21 18:14

End-to-End Object Detection with Transformers

新框架的主要组成部分被称为“DEtectionTRansformer"或“DETR”，它是一种基于集合的全局损失，通过二分匹配和Transformer编码器-解码器架构来强制进行独特的预测。
Wanderer001·2022-11-21 18:13

【Transformer 相关理论深入理解】注意力机制、自注意力机制、多头注意力机制、位置编码

Attention二、自注意力机制：Self-Attention三、多头注意力机制：Multi-HeadSelf-Attention四、位置编码：PositionalEncodingReference前言最近在学DETR
满船清梦压星河HK·2022-11-21 02:37

又一篇视觉Transformer综述来了！

其中非常有代表性就是：DETR、ViT等。CVer上周第一时间推送了：华为&北大等联合最新提出的视觉Transformer综述，这周又来了一篇视觉Transformer新综述！
Amusi（CVer）·2022-11-20 20:20

【阅读笔记】Deformable DETR: Deformable transformers for end-to-end object detection

作者团队：商汤，中科大，港中文来源：arXiv:2010.04159v2代码：https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR文章简介1.DETR
Bohemian_mc·2022-11-20 08:20

论文阅读笔记9-Deformable DETR: Deformable Transformers for end-to-end object detection

2022.4.29补充关于DETR和DeformableDETR算法复杂度的对比，正好今天写论文写到，简单捋了一下，先贴在这里供参考。
wjpwjpwjp0831·2022-11-20 08:48

DEFORMABLE DETR学习笔记

DEFORMABLEDETR学习笔记DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTIONABSTRACTDETR最近被提出，以消除在目标检测中需要许多手工设计的组件，同时展示良好的性能。但由于Transformer注意模块在处理图像特征映射时的局限性，其收敛速度慢，特征空间分辨率有限。为了缓解这些问题，我们提出了Defo
麻花地·2022-11-20 07:27

Deformable DETR:Deformable Transformers for End-to-end object detection笔记

(一)本文需要解决的问题DETR具有slowconvergence以及limitedfeaturespatialresolution原始的DETR模型存在的问题：训练时间长,需要500个epoch才能够收敛对小目标检测能力相对较弱在初始化时
不知道叫啥好一点·2022-11-20 07:21

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）使用Transformers进行端到端目标检测摘要我们提出了一种将目标检测视为直接集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计组件的需求，例如非最大值抑制过程或锚生成，其显式地编码我们关于任务的先验知识。新框架的主要成分，称为DEtecti
Y蓝田大海·2022-11-19 19:49

李沐论文精读系列六：端到端目标检测DETR、最简多模态ViLT

文章目录一、DETR1.1前言1.1.1研究动机：端到端目标检测的意义1.1.2简介1.2相关工作1.3算法1.3.1目标函数1.3.2模型结构1.3.3伪代码1.4实验1.4.1对比FasterRCNN1.4.2
神洛华·2022-11-19 18:49

网络架构设计：CNN based和Transformer based

从DETR到ViT等工作都验证了Transformer在计算机视觉领域的潜力，那么很自
Tom Hardy·2022-11-19 17:10
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