DETR

Deformable DETR 代码学习笔记

1、求网络模型参数：n_parameters=sum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)print('numberofparams:',n_parameters)2、打印模型参数名称，以及创建参数字典print(f"\n{'#'*20}\nprinttheparametersofmodel\n")forn,pinmodel_wit
DongHappyyy·2022-11-19 16:09

Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？还有哪些应用前景？

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源|知乎问答转自| 极市平台问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR
Tom Hardy·2022-11-19 15:57

如何看待Transformer在CV上的应用前景，未来有可能替代CNN吗？

目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且
Amusi（CVer）·2022-11-19 15:50

DETR-二分图匹配 & 匈牙利算法

文章目录前言1.二分图匹配问题2.匈牙利算法3.DETR中的实现总结参考前言DETR提出了基于Query的端到端目标检测算法，把目标检测看成了一个集合预测问题，大大简化了模型的训练和部署。
八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:30

DETR的学习与分析

文章目录DETR的学习与分析前言1.DETR的特点2.DETR模型结构3.可视化分析3.1Encoder3.2Decoder3.3ObjectQuery4.下一步计划参考DETR的学习与分析前言通过对Transformer
八十八岁扶墙敲码·2022-11-19 10:59

基于Transformer的目标检测领域最新进展

a、End-to-EndObjectDetectionwithTransformers：最早将Transformer带入到目标检测领域的文章，名叫DeTR，在coco数据集上可以达到44.9的准确率，与
Joejwu·2022-11-19 08:31

CVPR 2021 Visual Transformer 论文合集（附20篇推荐必读ViT论文）

引爆CV圈Transformer热潮的有两篇最具代表性论文，即ECCV2020的DETR（目标检测）和ICLR2021
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-19 01:48

ECCV2020 Detection DETR 论文解读

www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123460205.pdf论文代码：https://github.com/facebookresearch/detr
Matorch·2022-11-19 01:50

详细理解（学习笔记） | DETR（整合了Transformer的目标检测框架） DETR入门解读以及Transformer的实操实现

DETRTransformer.pyposition_encoding.pydetr.pyclassDETRclassSetCriterion分类lossboxlossDETR在全景分割上的应用（浅看）最后（个人见解）一、概述DETR
磨人的Big_data·2022-11-17 17:50

DETR个人学习笔记（一）之DETR发展与概述

本文是根据CSND上的课程DETR原理与代码精讲所打的逐字稿，加上一些我自己不理解的名词的解释。第一节课是免费试听的，所以就把文章发布出来了。之后那个课程的逐字稿我就不设置为公开可见了。
快乐小隆·2022-11-16 17:40

【DETR】从无到有的程序试跑过程

DETR论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872DETR源码下载：https://github.com/facebookresearch/detr1.当我一无所知时，我先去读
橙橙小狸猫·2022-11-16 17:38

#今日论文推荐#霸榜COCO，DINO: 让目标检测拥抱Transformer

让目标检测拥抱TransformerPR一下我们最近刷榜COCO的目标检测模型，DINO（DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes），从三月初霸榜至今（7月），该模型第一次让DETR
wwwsxn·2022-11-16 17:04

计算机视觉论文精度大纲

《VersionTransformer》3.DETR4.Deformable-DETR5.
Flying Bulldog·2022-11-16 17:31

计算模型的GFLOPs和参数量 & 举例VGG16和DETR

目录一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念二、计算VGG16的GFLOPs和参数量三、计算DETR的GFLOPs和参数量四、整理数据表格一、FLOPS、FLOPs和GFLOPs的概念FLOPS：
Flying Bulldog·2022-11-16 17:01

在windows上实现detr的心路历程

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers（本人也算是一名小白，刚入手不久，若有幸帮到您是我的福气，若有不对的地方也请见谅指教）第一步：下载代码+文章，GitHub上直接搜detr
qq_42154166·2022-11-16 17:58

【目标检测】《DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection》论文阅读笔记

1.摘要DINO是DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes这几个单词的缩写，意思是提高降噪锚框的DETR。
聿默·2022-11-16 17:57

DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection翻译

DINO通过在降噪训练上使用对比方法、锚框初始化的混合查询选择方法、盒子预测的前看两次方法，提高了以前基于DETR的模型的性能和效率。
jjw_zyfx·2022-11-16 16:51

DINO: 让目标检测拥抱Transformer！霸榜COCO！

香港科技大学博士生研究方向|目标检测、多模态学习PR一下我们最近刷榜COCO的目标检测模型，DINO（DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes），从三月初霸榜至今（7月），该模型第一次让DETR
机器学习与AI生成创作·2022-11-16 16:51

DINO：2022.3_SOTA_COCO_DETR

通过使用一个对比的方式为了去噪训练，一个混合的query选择方法为了anchor初始化，和一个向前看两次的方案为了box预测。DINO在模型大小和数据大小上表现出良好的可扩展性，用SwinLbackbone在Object365大数据集预训练，达到了COCOval201763.2AP和test-dev63.3AP。SOTAin2022.3IntroductionDETR的主要问题是收敛慢和query
gesshoo·2022-11-16 16:20

dn-detr:通过去噪任务加速detr训练

dn-detr:通过去噪任务加速detr训练论文链接：https://arxiv.org/abs/2203.01305自DETR问世以来，transformer被引入到了目标检测领域，DETR通过引入query
blanokvaffy·2022-11-16 16:48

DINO 论文精度，并解析其模型结构 & DETR 的变体

截止2022年7月25日，DINO是目标检测的SOTA。本人根据源码的复现感受和DINO论文的精读心得，撰写本篇博客，希望对你有所帮助。目录一、摘要二、结论三、解析DINO模型（1）概述DINO模型借鉴了前人的那些工作（2）概述DINO模型四、创新方法（1）什么是ContrastiveDeNoisingTraining？（2）什么是MixedQuerySelection？（3）什么是LookFor
Flying Bulldog·2022-11-16 16:44

DETR学习笔记

DETR学习笔记End-to-EndObjectDetectionwithTransformersAbstract.我们提出了一种新的方法，将目标检测视为直接集预测问题。
麻花地·2022-11-15 17:14

超全 | 基于纯视觉Multi-Camera的3D感知方法汇总！

3D目标检测备受关注，allinone方式，确实能将基于camera的3D检测算法性能提升一大截，甚至直逼激光雷达方案，这次整理了领域中一些备受关注的multi-camerabev纯视觉感知方案，包括DETR3D
自动驾驶之心·2022-11-12 08:14

Deformable DETR源码解读

文章目录一：网络创新点二：流程详解【part1】deformable_detr模块【part2】deformable_transformer模块【part3】Encoder模块【part4】MSDeformAttn
江南綿雨·2022-11-03 08:18

Transformer中的position encoding(位置编码一)

本文主要讲解Transformer中的positionencoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开positionencoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。
zuoyou-HPU·2022-11-03 08:48

DETR 论文精读，并解析模型结构

上一篇文章介绍了ViT，即VersionTransformer，用于图像分类，今天这篇名为DETR的模型结构诞生于2020年，一经发布便有很多的追随者对其进行改进，使得目标检测前景更加广阔。
Flying Bulldog·2022-11-03 08:47

detr目标检测算法源码详解

1.图像数据加上mask对于每一批次的图像，首先找出每一批次图片的H,W的最大值Hmax,Wmax,然后将原始图像填充为3*Hmax*Wmax大小，并将图像部分置为False，填充部分置为True.最后将图像数据tensor和mask打包为nesttensor格式（从nesttensor取出tensors和mask只需要调用方法tensor_list.tensors、tensor_list.mas
樱花的浪漫·2022-11-03 08:15

Vision Transformer

VisionTransformer导读以下是几个在相关工作中比较知名的项目：DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)，使用Transformers进行物体检测和分割
qq_43160529·2022-11-03 08:45

DETR源码笔记（一）

源码获取：https://gitee.com/fgy120/DETR首先对DETR做个简单介绍上图即为DETR的流程pipeline，相比以前的RCNN系列、YOLO系列等，最特别的在于加入了Transformer
在努力的松鼠·2022-11-03 08:45

【DETR源码解析】一、整体模型解析

这里写目录标题前言一、DETR整体架构二、搭建DETR三、损失函数+后处理四、源码学习重点Reference前言最近在看DETR的源码，断断续续看了一星期左右，把主要的模型代码理清了。
满船清梦压星河HK·2022-11-03 08:15

【DETR源码解析】三、Transformer模块

TransformerEncoder2.1、TransformerEncoderLayer三、TransformerDecoder3.1、TransformerDecoderLayerReference前言最近在看DETR
满船清梦压星河HK·2022-11-03 08:14

【DETR源码解析】四、损失计算和后处理模块

计算损失：self.get_loss1.2.1、分类损失：self.loss_labels1.2.2、回归损失：self.boxes二、bbox后处理：PostProcessReference前言最近在看DETR
满船清梦压星河HK·2022-11-03 08:14

目标检测新方法（DETR）

新框架的主要成分称为DEtectionTRANSformer或DETR，是基于集合的全局损耗，
灯晃码农liuxin·2022-11-03 08:44

【DETR源码解析】二、Backbone模块

目录前言一、Backbone整体结构一、CNN-Backbone二、PositionalEncodingReference前言最近在看DETR的源码，断断续续看了一星期左右，把主要的模型代码理清了。
满船清梦压星河HK·2022-11-03 08:12

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

DeformableDETR是商汤JifengDai团队于2021年发表在ICLR上的文章，是针对Detr的改进。
酉意铭·2022-10-31 11:41

ECCV2020-DETR笔记

ECCV2020-DETR-EndtoEndObjectDetectionwithTransformersarxiv[打开本地pdf](eccv2020-DETR-EndtoEndObjectDetectionwithTransformers.pdf
YiyangJump·2022-10-27 21:14

C++实现YoloV7目标识别与实例分割推理

Hong-YuanMarkLiao推出的YoloV7,应该是目前开源的目标检测算法最好之一了，它在在5FPS到160FPS范围内的速度和精度达到了新的高度，优于YOLOR、YOLOX、Scaled-YOLOv4、YOLOv5、DETR
知来者逆·2022-10-27 07:50

预训练图像处理Transformer

例如OpenAI的iGPT、Facebook提出的DETR等，这些跨界模型多应用于图像识别、目标检测等高层视觉任务。
小白学视觉·2022-10-26 07:25

目标检测 - 主流算法介绍 - 从RCNN到DETR

目标检测是计算机视觉的一个非常重要的核心方向，它的主要任务目标定位和目标分类。在深度学习介入该领域之前，传统的目标检测思路包括区域选择、手动特征提取、分类器分类。由于手动提取特征的方法往往很难满足目标的多样化特征，传统方法始终没能很好的解决目标检测问题。深度学习兴起之后，神经网络可以从大量数据中自动学出强大的特征提取和拟合能力，因而涌现出很多性能优良的目标检测算法。基于深度学习的目标检测方法大致可
深兰深延AI·2022-10-22 07:01

论文阅读笔记 | 目标检测算法——DETR

如有错误，恳请指出。文章目录1.Introduction2.Relatedwork2.1SetPrediction2.2TransformersandParallelDecoding2.3Objectdetection3.DETRmodel3.1Objectdetectionsetpredictionloss3.2DETRarchitecture3.2.1Backbone3.2.2Transfor
Clichong·2022-10-19 11:28

论文笔记：DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (from 李沐老师and朱老师)

背景大多数目标检测方法都是two-stage(proposal)，即便是single-stage(anchor)，最后往往还需要一个后处理的操作，也就是nms(non-maximumsuppersion)非极大值抑制来去除预测框。避免了调参和部署困难(很多复杂的库和普通硬件不支持的算子，人工干预的先验知识)。先前广泛使用的检测模型将detection通过proposal:Faster-R-CNN，
两面包+芝士·2022-10-18 14:38

mmdetection之Detr源码解读

mmdetection中源码介绍2.1.整体逻辑2.2.图像特征向量提取2.3.给图像特征向量添加位置编码信息3、送入Transformer3.1.整体逻辑3.2.encoder部分附总结前言 本文首先简要介绍Detr
武乐乐~·2022-10-17 12:04

计算机视觉算法——DETR / Deformable DETR / DETR 3D

计算机视觉算法——DETR/DeformableDETR/DETR3D计算机视觉算法——DETR/DeformableDETR/DETR3D1.DETR1.1TransformerEncoder-Decoder1.2Set-to-SetLoss1.3PositionalEmbedding2
Leo-Peng·2022-10-16 12:33

Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection

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）·2022-10-15 07:39

detrex | 面向detr系列的目标检测开源框架

，发现CV技术之美本文为粉丝投稿，作者小小将、十指透兮的阳光，原地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/571307593▍前言在我们IDEA研究院CVR团队分别开源了DAB-DETR
我爱计算机视觉·2022-10-13 07:57

Transformer-Encoder & Decoder细节详解（以DETR为例）

由于讲解如何搭建Encoder和Decoder的文章有很多，因此本节将围绕为什么做分析而非怎么做。主要涉及到几个细节问题：Encoder中Add操作及目的、Norm操作及目的、不用Norm可不可以、为什么将BN不用于transformer任务、FeedForward操作及目的、PositionalEncoding的原理和进化、Decoder中Objectquery机理。Encoder分解之Add&
@会飞的毛毛虫·2022-10-10 09:05

Transformer | DETR目标检测中的位置编码position_encoding代码详解

本文主要描述的是DETR论文中的position_encoding，详细DETR论文解析可参考论文篇|2020-Facebook-DETR：利用Transformers端到端的目标检测=＞翻译及理解（持续更新中
夏天｜여름이다·2022-10-08 11:35

两阶段Deformable-DETR中decoder的content_query & pos_query初始化

一背景DINODETR系列中的queries初始化是非常重要的一个问题，其影响了DETR及其变体的收敛速度以及稳定性，在vanillaDETR中，queries是由初始化为0的content_queries
naca yu·2022-09-26 19:59

Transformer在CV上的应用前景

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香博士·2022-09-24 15:56

论文篇 | 2020-Facebook-DETR ：利用Transformers端到端的目标检测=＞翻译及理解（持续更新中）

论文题目：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers2020论文复现可参考：项目复现|DETR：利用transformers端到端的目标检测_夏天｜여름이다的博客
夏天｜여름이다·2022-09-22 11:57
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