DETR 第5页

百度开源超强目标检测器 RT-DETR | Python/C++ 保姆级部署教程，从入门到精通

本文首发于微信公众号CVHub，未经授权不得以任何形式售卖或私自转载到其它平台，违者必究！Title:DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetectionPaper:https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdfCode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/c

CVHub·2023-11-03 23:27

RT-DETR 项目【训练】【验证】【推理】脚本

文章目录训练--train.py推理--detect.py验证--val.py不训练，只查看模型结构/参数量--test.py有同学问RT-DETR怎么训练，其实和YOLOv8几乎一样，但是有很多同学没接触过

迪菲赫尔曼·2023-11-03 23:57

超越CNN的ViT模型及其应用前景

计算机视觉分析任务也借鉴了Transformer模型的思想和方法，Meta公司的DETR模型中就使用Transformer和端到端方法实现了CV领域的目标检测任务，之后Google公司又推出了用纯粹的Transformer

CV案例精选·2023-11-02 23:58

[迁移学习]DA-DETR基于信息融合的自适应检测模型

原文标题为：DA-DETR:DomainAdaptiveDetectionTransformerwithInformationFusion；发表于CVPR2023一、概述本文所描述的模型基于DETR，DETR

ViperL1·2023-11-02 11:01

RT-DERT：在实时目标检测上，DETRs打败了yolo

静静AI学堂·2023-11-01 23:46

ECCV 22丨BUTD-DETR：图像和点云的语言标定Transformer

来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.08879[1]主页链接：https://github.com/nickgkan/butd\_detr[2]

深度之眼·2023-11-01 21:20

yolov3、yolov5和DETR在NVIDIA Xavier测速（TensorRT）

本人实测YoloV3、YoloV5和DETR的TensorRT版本在NVIDIAXavier上的测速结果如下，任何问题留言讨论:

mathlxj·2023-11-01 20:18

基于计算机视觉的 Transformer 研究进展

1Transformer基本原理1.1编码器-解码器1.2自注意力1.3多头注意力2在计算机视觉领域的应用2.1图像分类2.1.1iGPT2.1.2ViT及其改进算法2.1.3图像分类算法总结2.2目标检测2.2.1DETR

别致的SmallSix·2023-10-31 10:46

使用自动编码器进行半监督异常检测

FriendshipT·2023-10-31 04:58

YoLo系列、SoftNMS、FasterRCNN、DETR系列、GIoU、DIoU、CIoU、Dice、GLIP、Kosmos系列、Segment Anything

NMS和SoftNMSNMS=NoneMaximumSuppress，非极大值抑制，简单来说就是目标检测结果里有个bbox置信度的score_threshold，还有多个bboxes重复IOU的iou_threshold。NMS和SoftNMS的区别在于：NMS里score（也就是bbox的confidencescore）最大的bbox会把其他重叠iou超过iou_threshold的bbox都给

taoqick·2023-10-31 04:30

《RT-DETR改进实战》专栏介绍 & 专栏目录《限时特惠中》

《RT-DETR改进实战专栏》介绍及目录介绍：欢迎来到最新专栏《RT-DETR改进实战》！这个专栏专注于基于YOLOv8项目的魔改版本，而不是百度飞桨框架中的RT-DETR。

迪菲赫尔曼·2023-10-31 04:27

DETR原理与代码超详细解读

文章目录前言一、DETR论文原理1、DETR整体介绍2、DETR论文贡献3、DETR模型框架4、DETR基于二分图匹配的LOSS二、DETR环境安装1、安装基础环境2、pycocotools安装3、其它环境安装

tangjunjun-owen·2023-10-29 01:37

Python OpenCV剪裁图片并修改对应的Labelme标注文件

FriendshipT·2023-10-27 01:27

目标检测算法回顾之Transformer based篇章

基于Transformer的目标检测方法（一）引言（二）概述（三）发展轴预览（四）CNN-backbone系列4.1DETR与CNN-based的区别DETR的网络结构DETR的评价4.2DeformableDETR4.2.0DeformableDETR

xiaobai_Ry·2023-10-26 22:12

FoLR:Focus on Local Regions for Query-based Object Detection论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06470自从DETR问询式检测器首次亮相以来，基于查询的方法在目标检测中引起了广泛关注。

athrunsunny·2023-10-25 13:21

OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 论文和代码学习

3、目前从全局角度考虑分配信息的DeTR，采用的是匈牙利匹配算法，

浅冲一下·2023-10-25 11:27

Python OpenCV将n×n的小图拼接成m×m的大图

FriendshipT·2023-10-24 07:58

Python合并同类别且相交的矩形框

FriendshipT·2023-10-24 07:57

Python OpenCV通过灰度平均值进行二值化处理以减少像素误差

FriendshipT·2023-10-24 07:24

训练加快10倍！基于Transformer的目标检测方法

DETR是基于Transformer的目标检测框架的新设计，为社区开发完整的端到端检测器提供参考。但也面临一些挑战，例如：训练时间较长，小目标的性能较差。

视学算法·2023-10-24 06:00

介绍基于Transformer的目标检测算法

其中，最有名的可能是DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)。

战神哥·2023-10-24 06:28

Transformer用于目标检测- End-to-End Object Detection with Transformers

最清晰的文章文章目录传统方法存在的问题该方法的创新点网络结构与具体操作实验结果分析FacebookAI的研究者推出了Transformer的视觉版本—DetectionTransformer（以下简称DETR

Chan_Zeng·2023-10-24 06:24

使用Transformer来做目标检测

，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：AI公园作者：JacobBriones|编译：ronghuaiyang导读这是一个Facebook的目标检测Transformer(DETR

Amusi（CVer）·2023-10-24 06:52

【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型

基于OpenVINOPythonAPI部署RT-DETR模型1.RT-DETR2.OpenVINO3.环境配置3.1模型下载环境3.2模型部署环境4.模型下载与转换4.1PaddlePaddle模型下载

椒颜皮皮虾྅·2023-10-23 17:00

[论文笔记] MapTR: Structured modeling and learning for online vectorized hd map construction

Structuredmodelingandlearningforonlinevectorizedhdmapconstruction.”arXivpreprintarXiv:2208.14437(2022).要点总结:MapTR将地图元素(路沿,车道线,人行横道等)分成两类—线和多边形,然后使用DETR

zhwangye·2023-10-21 14:30

【目标检测】Co-DETR：ATSS+Faster RCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV 2023）

论文：DETRswithCollaborativeHybridAssignmentsTraining代码**：https://github.com/Sense-X/Co-DETR文章目录摘要一、简介二、

杀生丸学AI·2023-10-21 06:18

DINO（ICLR 2023）

DINO（ICLR2023）DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxDINO发展：ConditionalDETR->DAB-DETR（4D,WH修正）DN-DETR（去噪训练

白蜡虫可·2023-10-20 01:34

论文精讲目录

SwinTransformer论文精读【论文精读】CLIP论文逐段精读【论文精读】双流网络论文逐段精读【论文精读】I3D论文精读【论文精读】视频理解论文串讲（上）【论文精读】视频理解论文串讲（下）【论文精读】DETR

云淡风轻__·2023-10-19 11:44

【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)网络模型

这个轻量级视觉模型新架构火了ECCV2022丨轻量级模型架构火了，力压苹果MobileViT（附代码和论文下载）再读VIT，还有多少细节是你不知道的二、知识储备1.ViT学习路径ViT；PVT；SwinTransformer；DETR

花花少年·2023-10-19 02:54

DETR-端到端的目标检测框架

DETR将检测视为集合预测

小仙女呀灬·2023-10-12 16:07

目标检测新思路：DETR

DETR是第一篇将Transformer应用于目标检测领域的算法，论文与代码地址如下：论文地址：[2005.12872]End-to-EndObjectDetectionw

G.E.N.·2023-10-12 16:00

LATR：3D Lane Detection from Monocular Images with Transformer

这篇文章主要的贡献有两点：1）针对车道线的特性基于DETR目标检测算法提出了一种基于landlinequery的检测方法，为了使得quer

m_buddy·2023-10-10 21:18

DETR导出onnx模型，并进行推理（cpu环境）

首先在detr项目目录下创建onnx文件夹，用于存放detr的pth文件，后续导出的onnx文件也存放在此。

athrunsunny·2023-10-10 20:22

DETR中的问题汇总（代码）

一、讲述一下torch.tensor()和torch.as_tensor()的区别torch.tensor()和torch.as_tensor()都是PyTorch中用于创建张量（Tensor）的函数，但它们有一些区别，主要涉及到张量的内存管理方式和数据拷贝。以下是它们的主要区别：内存管理：torch.tensor():这个函数会创建一个新的张量，它的数据通常是从原始数据拷贝而来的，即使原始数据是

别致的SmallSix·2023-10-05 04:08

【论文笔记】Cross Modal Transformer: Towards Fast and Robust 3D Object Detection

原文链接：https://arxiv.org/abs/2301.012831.引言受到DETR启发，本文提出鲁棒的端到端多模态3D目标检测方法CMT（跨模态Transformer）。

byzy·2023-10-04 15:34

如何使用nuScenes数据集格式的单帧数据推理(以DETR3D为例)

【请尊重原创！转载和引用文章内容务必注明出处！未经许可上传到某文库或其他收费阅读/下载网站赚钱的必追究责任！】无论是mmdetection3D还是OpenPCDet都只有使用数据集(使用哪个数据集由配置文件里指定)训练和测试的代码，没有使用某种数据集格式的单帧数据进行推理的代码(也就是一些2D目标检测框里里提供的推理demo代码)，而OpenPCDet尤其是mmdetection里面为了支持多种不

Arnold-FY-Chen·2023-10-03 05:28

论文学习：RT-DETR

RT-DETR摘要DETR取得显著性能，但高成本计算使其无法发挥无NMS的优势，无法实际应用。本文分析了NMS对准确性和速度的负面影响，并建立端到端的速度基准。

Plusmile1·2023-09-30 16:54

DETR纯代码分享（九）transformer.py

一、定义DETRTransformer用于DETR模型"""DETRTransformerclass.Copy-pastefromtorch.nn.Transformerwithmodifications

别致的SmallSix·2023-09-29 18:52

百度 RT-DETR 算法原理解析 | 超越YOLO的目标检测新高度？

文章目录0.前言1.RT-DETR结构设计1.1主干网络1.2颈部网络1.3数据增强和训练策略2.QuerySelection和Decoder3.实验结果3.1设置3.2与SOTA的比较3.3关于混合编码器的消融研究

迪菲赫尔曼·2023-09-27 18:04

【DETR】

https://tianfeng.space/前言论文代码DETR（Data-efficientImageTransformer）是一种用于目标检测任务的深度学习模型。

Tian-Feng·2023-09-27 13:08

DETR纯代码分享（七）backbone.py(models)

一、导入模块/函数fromcollectionsimportOrderedDictimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorchvision.models._utilsimportIntermediateLayerGetterfromtypingimportDict,Listfro

别致的SmallSix·2023-09-27 06:53

Anchor DETR

AnchorDETR(AAAI2022)改进：提出了基于anchor的对象查询提出Attention变体-RCDA在以前DETR中，目标的查询是一组可学习的embedding。

白蜡虫可·2023-09-24 04:14

DN-DETR（CVPR 2022）

DN-DETR（CVPR2022）AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoising匈牙利匹配不稳定导致了早期训练阶段的优化目标不一致同一个图像，query

白蜡虫可·2023-09-24 04:14

DAB-DETR

DAB-DETR（2022ICLR）DAB：DynamicAnchorBoxes贡献：明确了不是由于learnablequeries导致的收敛缓慢4DanchorAnchorUpdateWidth&HeightModulatedTemperatureTuning

白蜡虫可·2023-09-24 04:39

目标检测（Object Detection）概念速通

参考博文：目标检测（ObjectDetection）_YEGE学AI算法的博客-CSDN博客这篇参考的相当多，写的真的很好很入门，觉得很有用，想详细了解的可以去看看，侵删↑上回组会分享了DETR和MDETR

Scabbards_·2023-09-23 15:12

DETR纯代码分享（四）misc.py(util)

一、导入部分主要用于引入所需的库和模块importosimportsubprocessimporttimefromcollectionsimportdefaultdict,dequeimportdatetimeimportpicklefrompackagingimportversionfromtypingimportOptional,Listimporttorchimporttorch.distr

别致的SmallSix·2023-09-23 03:28

DETR纯代码分享（五）init.py(datasets)

一、导入各种包importtorch.utils.dataimporttorchvisionfrom.cocoimportbuildasbuild_coco这段代码导入了PyTorch中的数据加载和视觉工具库（torch.utils.data和torchvision），以及一个名为build的自定义模块（build_coco）。让我解释一下这些导入的目的：torch.utils.data：这是Py

别致的SmallSix·2023-09-23 03:27

DETR纯代码分享（三）coco_panoptic.py(datasets)

一、Python模块和库importjsonfrompathlibimportPathimportnumpyasnpimporttorchfromPILimportImagefrompanopticapi.utilsimportrgb2idfromutil.box_opsimportmasks_to_boxesfrom.cocoimportmake_coco_transforms这段代码包含了一系

别致的SmallSix·2023-09-23 03:57

DETR纯代码分享（八）position_encoding.py(models)

一、导入一些Python库和模块importmathimporttorchfromtorchimportnnfromutil.miscimportNestedTensor上面的代码段主要是Python代码，用于导入一些Python库和模块，以下是对每行代码的详细解释：importmath:这一行代码导入了Python的math模块，该模块提供了各种数学函数和常数，例如三角函数（sin、cos、ta

别致的SmallSix·2023-09-23 03:26

【DETR】End-to-End Object Detection with Transformers

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers 整个模型的主要思想是把物体检测问题看作一个集合到集合的预测问题，将图片切分成一个个Patches。然后进行位置编码，利用TransformerEncoder和Decoder进行编码和解码，最后使用FFN进行分类和坐标的回归。

P.H. Infinity·2023-09-22 19:45

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