DETR 第6页

DPText-DETR: 基于动态点query的场景文本检测，更高更快更鲁棒 | 京东探索研究院

针对场景文本检测任务，近期基于DEtectionTRansformer(DETR)框架预测控制点的研究工作较为活跃。

·2023-09-11 10:45

DPText-DETR: 基于动态点query的场景文本检测，更高更快更鲁棒 | 京东探索研究院

针对场景文本检测任务，近期基于DEtectionTRansformer(DETR)框架预测控制点的研究工作较为活跃。

·2023-09-11 10:40

YOLOv5：对yolov5n模型进一步剪枝压缩

FriendshipT·2023-09-10 18:46

End-to-End Object Detection with Transformers(论文解析)

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers摘要介绍相关工作2.1集合预测2.2transformer和并行解码2.3目标检测3DETR模型3.1目标检测集设置预测损失

黄阳老师·2023-09-09 20:20

DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION (论文解析)

DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION摘要1介绍2相关工作3重新审视Transformers和DETR4方法4.1

黄阳老师·2023-09-09 20:48

【代码实现】DETR原文解读及代码实现细节

1模型总览宏观上来说，DETR主要包含三部分：以卷积神经网络为主的骨干网（CNNBackbone）、以TRM(Transformer)为主的特征抽取及交互器以及以FFN为主的分类和回归头，如DETR中build

Marlowee·2023-09-09 15:14

MMDetection实验记录踩坑记录

AP值始终为0在实验MMDetection的DAB-DETR模型进行实验时，AP值始终上不去。

彭祥.·2023-09-09 14:49

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（8 月 9 日论文合集）

1.1ADeep-LearningMethodUsingAuto-encoderandGenerativeAdversarialNetworkforAnomalyDetectiononAncientStoneSteleSurfaces1.2V-DETR

旅途中的宽~·2023-09-09 00:55

DERT：End-to-End Object Detection with Transformers

静静AI学堂·2023-09-05 00:34

DETR 系列 Mask Frozen-DETR: High Quality Instance Segmentation with One GPU 论文阅读笔记

DETR系列MaskFrozen-DETR:HighQualityInstanceSegmentationwithOneGPU论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作目标检测实例分割讨论四、

乄洛尘·2023-09-03 23:30

DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection

目录1、模型架构1.1高效混合编码器1.1.1尺度内特征交互模块AIFI1.1.2跨尺度特征融合CCFM1.2IoU感知查询选择总结DETRs在实时目标检测中击败YOLO问题：DETR的高计算成本，实时检测效果有待提高解决

毕竟是shy哥·2023-09-02 07:24

KS-DETR学习笔记

在这项工作中，我们研究了如何改进scaleddot-product注意力的学习，以提高DETR的准确性。

BestHammer·2023-09-02 00:30

DERT：End-to-End Object Detection with Transformers

AI浩·2023-09-02 00:29

MonoDETR: Depth-guided Transformer for Monocular 3D Object Detection 论文解读

在本作中，作者介绍了一种基于DETR框架的用于单目检测的网络。作者通过对原始的trans

CV矿工·2023-09-01 08:34

DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 论文精读笔记

摘要摘要部分，作者主要说明了如下几点：为了解决DETR中使用Transformer架构在处理图像特征图时的局限性而导致的收敛速度慢

wyypersist·2023-08-30 08:59

第二十二章原理篇：UP-DETR

最近一直在忙各种各样的面试，顺便重新刷了一遍西瓜书。感觉自己快八股成精了，但是一到写代码的环节就拉跨，人真是麻了。许愿搬家前可以拿到offer！参考教程：https://arxiv.org/pdf/2011.09094.pdfhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/398940573https://github.com/dddzg/up-detrhttps://bbs.huawe

江米江米·2023-08-29 09:20

【DETR】3、Conditional DETR | 拆分 content 和 spatial 来实现对 DETR 的加速

文章目录一、ConditionalDETR是怎么被提出来的二、ConditionalDETR的具体实现2.1框架结构2.2DETR的cross-attention和ConditionalDETR的cross-attention

呆呆的猫·2023-08-29 06:05

DETR-《End-to-End Object Detection with Transformers》论文精读笔记

DETR（基于Transformer架构的目标检测方法开山之作）End-to-EndObjectDetectionwithTransformers参考：跟着李沐学AI-DETR论文精读【论文精读】摘要在摘要部分作者

wyypersist·2023-08-24 09:37

【RT-DETR】《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》译读笔记

DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection摘要近期，基于端到端的transformer-based的检测器（DETRs）取得了卓越的性能。然而，DETRs类模型计算成本高的问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并使它们无法充分利用其无后处理的优势，例如non-maximumsuppression(NMS)。本文首先分析了NMS在现有实时检测器中对推

songyuc·2023-08-24 06:12

DETRs with Hybrid Matching

CVPR2023|DETRswithHybridMatching基于一对一与一对多匹配混合策略的DETR改进算法论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.13080.pdf源码链接

qgh1223·2023-08-24 06:11

SQR：对于训练DETR-family目标检测的探索和思考

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—>【计算机视觉】微信技术交流群作者：cfyyy|（源：知乎）编辑：CVerhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/610347565分享一下我们最近的目标检测文章，EnhancedTrainingofQuery-BasedObjectDetectionviaSelectiveQueryRecollect

Amusi（CVer）·2023-08-24 06:10

《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》将DETR加速至实时SOTA

DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection模型结构主要创新点1、简化DINO的encoder2、IoU感知查询选择结果最近看到百度写的一篇还算不错的DETR论文，通过简化

blanokvaffy·2023-08-24 06:10

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文笔记

Motivation2.onetooneVSonetomany3.Method（1）Encoderfeaturelearning（2）Decoderattentionlearning1.Motivation当前的DETR

Nick Blog·2023-08-24 06:09

【ultralytics仓库使用自己的数据集训练RT-DETR】

ultralytics仓库使用自己的数据集训练RT-DETRRT-DETR由百度开发，是一款尖端的端到端物体检测器（基于transformer架构），在提供实时性能的同时保持高精度。

Zhijun.li@Studio·2023-08-23 00:40

基础论文学习（2）——DETR

目标检测DETR：End-to-EndDetectionwithTransformerdetr是facebook提出的引入transformer到目标检测领域的算法，效果很好，做法也很简单，相较于RCNN

Yuezero_·2023-08-22 10:52

Python将网络文件下载到本地

FriendshipT·2023-08-20 09:15

Python将本地文件上传到百度网盘

FriendshipT·2023-08-20 09:44

DETR，YOLO模型计算量(FLOPs)参数量(Params)

前言关于计算量(FLOPs)参数量(Params)的一个直观理解，便是计算量对应时间复杂度，参数量对应空间复杂度，即计算量要看网络执行时间的长短，参数量要看占用显存的量。计算量：FLOPs，FLOP时指浮点运算次数，s是指秒，即每秒浮点运算次数的意思，考量一个网络模型的计算量的标准。越小越好参数量：Params，是指网络模型中需要训练的参数总数。越小越好了解以上概念后，接下来便是如何计算这两个值。

彭祥.·2023-08-20 02:00

End-to-End Object Detection with Transformers

DERT目标检测基于卷积神经网络的目标检测回顾DETR对比SwinTransformer摘要检测网络流程DERT网络架构编码器概述解码器概述整体结构objectqueries的初始化Decoder中的Muiti-HeadSelf-AttentionDecoder

计算机CV民工·2023-08-18 08:50

搞懂DEtection TRanformer(DETR)

2.1backbone2.2transformer2.2.1encoder2.2.2decoder2.2.3predictionheads3模型效果参考文献本文描述了笔者在阅读了一些文献之后，对End-to-endObjectDetectionwithTransformers(DETR

七元权·2023-08-17 11:49

阅读笔记 PED: DETR for Pedestrian Detection

来源：arXiv:2012.06785v1作者：清华、商汤、牛津大学和悉尼大学image.png摘要主要目标：解决密集场景中目标检测漏检问题主要贡献：提出密集场景中使用密集的queries，然后针对于密集queries的计算负担，设计了decoder中针对于self-attention的localattention策略，称为densequeries（DQ)针对于目标不同尺度问题，deformabl

熙熙江湖·2023-08-15 07:07

DETR不需要多尺度或局部性设计

tNeedMulti-ScaleorLocalityDesign摘要本文方法Box-to-PixelRelativePositionBias其他改进实验结果DETRDoesn’tNeedMulti-ScaleorLocalityDesign摘要提出了一种改进的DETR

小杨小杨1·2023-08-13 05:19

基于DETR (DEtection TRansformer)开发构建MSTAR雷达影像目标检测系统

Together_CZ·2023-08-12 18:51

Win10 训练OWDETR（OW-DETR）

Win10使用OWDETR源代码链接GitHub-akshitac8/OW-DETR:[CVPR2022]OfficialPytorchcodeforOW-DETR:Open-worldDetectionTransformer

随时间进步·2023-08-12 16:28

ModuleNotFoundError: No module named ‘MultiScaleDeformableAttention

下载这个项目的代码GitHub-fundamentalvision/Deformable-DETR:DeformableDETR:DeformableTransformersforEnd-to-EndObjectDetection

月起星九·2023-08-12 16:58

YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方正式支持RT-DETR训练测试及推理

作者|小书童编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群RT-DETR由百度开发，是一款端到端目标检测器，在保持高精度的同时提供实时性能

自动驾驶之心·2023-08-12 08:55

无脑——010 复现yolov8 使用yolov8和rt detr 对比，并训练自己的数据集

1.配置环境1.首先去官网下载yolov8的ziphttps://github.com/ultralytics/ultralytics存放在我的目录下G:\bsh\yolov8然后使用conda创建新的环境condacreate-nyolov8python=3.8#然后激活环境condaactivateyolov8然后安装pytorch，注意，pytorch1.10.1以后的版本才支持rtdetr

吃肉不能购·2023-08-11 14:19

[Transformer] DETR: End-to-End Object Detection with Transformers

ECCV2020FacebookAI第一个用Transformer进行目标检测的网络论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码：https://github.com/facebookresearch/detr

Cherry_qy·2023-08-07 18:03

DETR：End to End Object Detection with Transformers

山上的小酒馆·2023-08-07 18:33

DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码地址：https://github.com/facebookresearch/detr在看完Transformer之后，将会开始看视觉类的

NewSuNess·2023-08-07 18:33

DETR : End-to-End Object Detection with Transformers

Paper:https://arxiv.org/abs/2005.12872Code:https://github.com/facebookresearch/detr预备知识Transformer，二分图匹配

CharlesWu123·2023-08-07 18:32

【Transformer】2、DETR: End-to-End Object Detection with Transformers

文章目录一、背景和动机二、方法2.1DETR结构2.2目标检测集合的loss三、效果四、全景分割五、代码论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12872代码链接：https:/

呆呆的猫·2023-08-07 18:31

图像检测 - DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (arXiv 2020)

图像检测-DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers-端到端目标检测的Transformers（arXiv2020）摘要1.引言2.相关工作2.1集预测

77wpa·2023-08-07 18:31

【Paper Reading】DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

背景Transformer已经在NLP领域大展拳脚，逐步替代了LSTM/GRU等相关的RecurrentNeuralNetworks，相比于传统的RNN，Transformer主要具有以下几点优势可解决长时序依赖问题，因为Transformer在计算attention的时候是在全局维度进行展开计算的，所以不存在长时序中的梯度消失等问题。Transformer的encoder和decoder在某些场

UpCoderXH·2023-08-06 09:19

人工智能学习07--pytorch23--目标检测：Deformable-DETR训练自己的数据集

参考https://blog.csdn.net/qq_44808827/article/details/125326909https://blog.csdn.net/dystsp/article/details/125949720?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~

小金金金金鱼·2023-08-05 08:21

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

中科大，港中文来源：arXiv:2010.04159v2代码：https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETRtitle摘要这篇文章主要针对的是DETR

熙熙江湖·2023-08-01 03:10

【深度学习】2021年深度学习哪些方向比较新颖，处于上升期或者朝阳阶段，没那么饱和，比较有研究潜力？...

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。

风度78·2023-07-30 22:09

基于DETR的人脸伪装检测

基于DETR的人脸伪装检测前言前提条件实验环境项目地址LinuxWindowsDETR训练自己的数据集修改models/detr.py中的参数进行训练进行预测相关资源免费获取参考前言本文是个人使用DETR

FriendshipT·2023-07-29 05:48

DETR 系列算法解读 - 知识点目录

DETR系列算法解读1.IntrotoDETRDETR论文解读DETR系列算法在MMDet-v2.0实现时的缺陷2.DETR(ECCV2022)3.ConditionalDETR(ICCV2021)4.

songyuc·2023-07-27 03:54

首次尝试RT-DETR：一种实时印刷电路板（PCB）缺陷检测方法

目录RT-DETR简介RT-DETR在PCB缺陷检测中的应用二、环境准备2.1数据准备2.2安装PaddleDetection以及依赖

SYBH.·2023-07-27 03:53

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