DETR

【DETR】DETR训练VOC数据集/自定义数据集

训练DETR一、数据准备二、配置DETRReferences一、数据准备DETR用的是COCO格式的数据集。如果要用DETR训练自己的数据集，直接利用Labelimg标注成COCO格式。
Cpsu·2023-01-07 04:58

论文阅读CVPR Maskformer和Mask2former

transformer之后，一直感觉对attention和transformer的理解云里雾里的，似懂非懂，后来又学习了关于visualtransformer，像是ViT、Swin、MAE、MoCo和DETR
咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-01-05 01:14

Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？还有哪些应用前景？

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），并且都取得了不错的效果。
视学算法·2023-01-04 19:51

DETR3D模型源码导读 & MMDetection3D构建流程

文章目录配置文件：detr3d_res101_gridmask_cbgs.pymodeldict设置模型结构MMDetection3D中dict初始化模型Backbone\NeckHead:Detr3DHeadDetr3DTransformerDecoder
naca yu·2023-01-04 18:37

《Sparse R-CNN：End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》论文笔记

有点类似DETR中直接输出固定数量的检测结果，去除掉了引入anch
m_buddy·2023-01-04 09:29

ICCV2021 | PnP-DETR：用Transformer进行高效的视觉分析

前言DETR首创了使用transformer解决视觉任务的方法，它直接将图像特征图转化为目标检测结果。
CV技术指南(公众号)·2023-01-04 08:36

DAB-DETR源码最全讲解

文章目录一：创新点二：源码讲解一：创新点在我看来，是在Conditional-DETR的基础上的延伸，这一“流派”主要针对content_q和pos_q做了许多tricks。
江南綿雨·2023-01-04 07:07

Deformable-DETR(two-stage version)中Encoder Proposal

Deformable-DETRvariants：Two-stageDeformableDETR前言twostageDeformableDETR上图为论文中关于two-stage的部分，介绍较少，DETR
naca yu·2023-01-04 07:07

关于 Deformable DETR 中的 valid_ratio

DETR中为什么会有特征maskDETR允许输入的batch中的图片具有不同的尺寸，如下图，我们选择cocotrain中的000000000009.jpg(640x480)和000000000078.jpg
青云直上_LQY·2023-01-04 07:28

基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化

分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR
小艳加油·2022-12-31 17:26

一文带你读懂DETR模型

论文地址：End-to-EndObjectDetectionwithTransformersDetr是Facebook提出来的一种目标检测结构，使用了一种基于transformer的全新网络结构，在没有使用以往的诸如yolo之类的算法的情况下就能取得相当不错的表现，再次印证了transformer的优越性能。目录IntroductionSetPredictionDETRarchitectureBa
wusar·2022-12-31 13:46

匈牙利算法与python实现

匈牙利算法0引出最近看DETR论文，发现其通过匈牙利算法来进行预测和groundtruth匹配，从而实现setprediction。
莫叶何竹·2022-12-31 13:46

transformer系列——detr详解

1.基本思想先来个CNN得到各Patch作为输入，再使用transformer做编码和解码编码方式跟VIT基本一样，重在在解码，Detr假设一张图片中最多有100个物体，直接预测100个坐标框2.整体网络架构
樱花的浪漫·2022-12-31 13:45

DETR代码学习笔记（三）

前两篇博文已经将DETR中的数据输入以及transformer大致记录完，感兴趣的可以往回看：DETR代码学习笔记（一）DETR代码学习笔记（二）整个算法流程中最难的应该是损失函数的设计，很有意思的是DETR
athrunsunny·2022-12-31 13:42

DETR | 基于匈牙利算法的样本分配策略

文章目录1.DERT回顾2.DETR中的二分图匹配3.DETR中的匈牙利算法实现4.匈牙利算法解析前不久，沐神对DETR进行了讲解，其实之前也对DETR进行了介绍，见：论文阅读笔记|目标检测算法——DETR
Clichong·2022-12-31 13:11

Pytorch FrozenBatchNorm (BN)

如Detectron，DETR,mmdetection？见检测框架中BN-知乎(zhihu.com)"weight"and"bias","running_mean","running_var”四个值
hxxjxw·2022-12-31 12:57

基于Transformer的目标检测DETR

自从ECCV20这篇基于transformer的目标检测模型DETR发表以后，transformer在CV中应用的探索越来越广泛，今天先粗浅的解读一下这篇论文，剩下的慢慢学习。在目
汐梦聆海·2022-12-31 12:57

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

前言：我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评
PhyliciaFelicia·2022-12-31 12:56

Transformer 综述 & Transformers in Vision: A Survey

ViT和DETR两大经典论文，强烈推荐阅读，可访问本人
Flying Bulldog·2022-12-31 12:25

DETR的demo使用方法详解（python）

importtorchasthimporttorchvision.transformsasTimportrequestsfromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont2.加载DETR
王和秦·2022-12-30 11:08

建议收藏，加深印象【注意力机制的本质】Self-Attention，Transformer，q k v 向量(矩阵)。query，key，value。

声明：仅学习使用~注：参考文献(出处)，在末尾均已经指出~在此之前，曾记录：【DETR目标检测】关键词：Decoder。Encoder。query向量。注意力机制。
追光者♂·2022-12-30 10:00

HOITrans 记录自己第一次使用服务器跑深度学习代码

文章目录前言一、准备工作二、环境搭建1.搭建服务器平台VScode服务器搭建FileZilla配置conda2.搭建Python环境平台三.复现过程1.克隆代码2.下载使用MS-COCO预训练的DETR
玖138·2022-12-30 09:12

旷视开源 YOLOF

人赞同了该文章#CVPR2021##目标检测#YouOnlyLookOne-levelFeature由中科院、国科大以及旷视联合提出YOLOF，不需要复杂的FPN，在GPU上实现类似RetinaNet、DETR
weixin_40688204·2022-12-29 20:25

ICCV2021 | SMCA：即插即用的共同注意力模型，可使DETR收敛加速10倍

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达计算机视觉领域顶级会议ICCV（国际计算机视觉大会）于10月11日至17日正式召开。据大会官方统计，ICCV2021共收到6236篇投稿，其中1617篇论文被接收，接收率为25.9%。上海人工智能实验室多篇论文入选ICCV2021，本期与读者分享论文解读：《FastConvergenceofDETRwithSpatiallyMod
视学算法·2022-12-29 17:56

【深度学习】DETR解读

DETR解读文章目录DETR解读1贡献点2模型结构2.1Backbone2.2Transformer2.2.1PositionEmbedding2.2.2Encoder&Decoder2.3Head3损失函数
Beb1997·2022-12-29 17:55

DETR4D：时序融合新思路（南洋理工最新）

本文提出了DETR4D，这是一个基于Transformer的框架，它探索了用于多视图图像中3D目标检测的稀疏注意力和直接特征查询。论文为query-imag
自动驾驶之心·2022-12-29 17:54

#今日论文推荐#ECCV 2022 | 通往数据高效的Transformer目标检测器

DetectionTransformer的开山之作是DETR
wwwsxn·2022-12-29 14:48

ECCV 2020 论文大盘点-目标检测篇

其中有众多非常值得参考的工作，比如Facebook的DETR，还有两篇基于训练策略无痛涨点的方法。下载包含这些论文的ECCV2020所有论文：ECCV2
OpenCV中文网公众号·2022-12-29 14:48

读论文---DETR

DETR深度学习之目标检测（十一）--DETR详解_木卯_THU的博客-CSDN博客_detr下面内容取材自上述博客和唐宇迪视频
计算机视觉-Archer·2022-12-29 13:11

【论文粗读】(DE-DETR) Towards Data-Efficient Detection Transformers

摘要：本文旨在减少DetectionTransformer类目标检测器对标注数据的依赖程度，提高其数据效率。研究动机目前的研究似乎表明DetectionTransformers能够在性能、简洁性和通用性方面全面超越基于CNN的目标检测器。但我们研究发现只有在COCO这样训练数据丰富的数据集上DetectionTransformers能够表现出性能上的优越，而当训练数据量较小时，大多数Detecti
吃吃今天努力学习了吗·2022-12-29 13:40

【初探DETR】UP-DETR 复现

项目链接：https://github.com/dddzg/up-detr论文：https://arxiv.org/abs/2011.09094UP-DETR遵循两个步骤：预训练和微调。
kuoyang·2022-12-28 22:27

李沐精读论文：DETR End to End Object Detection with Transformers

论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers代码：官方代码DeformableDETR：论文代码视频：DETR论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili
iwill323·2022-12-27 13:01

颜色识别总结

颜色检测1、目标检测detr【End-to-EndObjectDetectionwithTransformers】论文解读源码复现2、目标检测deformabledetr【DEFORMABLEDETR:
lzh~·2022-12-26 14:55

目标检测算法——deformable-detr源码调试

1、环境环境版本torch1.11.0+cu113torchvision0.12.0+cu1132、文档论文源码3、数据集自定义数据集4、修改代码4.1、测试环境cd./models/opssh./make.sh#unittest(shouldseeallcheckingisTrue)pythontest.py这一步出问题了请检查自己的环境，之前用的pytorch1.10.0报错，换成pytorc
lzh~·2022-12-26 12:50

目标检测——detr源码复现【 End-to-End Object Detection with Transformers】

1、环境2、文档detr源码地址detr论文地址3、数据集自定义coco数据集4、模型在github上面下载链接：https://pan.baidu.com/s/1fmOYAOZ4yYx_rYquOS6Ycw
lzh~·2022-12-25 18:28

End-to-End Object Detection with Transformers论文笔记

新框架的主要组成部分被称为DEtectionTRansformer(DETR)，是一个基于集的全局损失，通过二部匹配和transform
Bear Head·2022-12-25 18:51

End-to-End Object Detection with Transformers（论文翻译）

新框架的主要成分，称为DEtectionTRansformer或DETR，是基于集合的全局损失，通过二分匹配强制进行独特的预测，以及转换器编码器-解码器架构。
MJ5513·2022-12-25 18:19

mmet中deformable detr 报错 AssertionError: The `num_classes` (3) in DeformableDETRHead of...

AssertionError:Thenum_classes(3)inDeformableDETRHeadofMMDataParalleldoesnotmatchesthelengthofCLASSES80)inCocoDataset找到mmdet报错的路径改成自己对应的类别mmdet/datasets/coco.py下面的对应的数据集，比如CocoDatasetmmdet/core/evaluat
lzh~·2022-12-25 18:17

detr论文解读【End-to-End Object Detection with Transformers】

下载论文地址源码地址论文解读仅仅的目标检测部分进行解读1、Background2、Goal/Objective3、Strategy4、整体网络架构5、Encoder完成的任务6、优缺点代码复现详见https://blog.csdn.net/weixin_44635198/article/details/128430111
lzh~·2022-12-25 18:17

谷歌团队推出新Transformer，优化全景分割方案｜CVPR 2022

最近，谷歌AI团队受Transformer和DETR的启发提出了一种使用MaskTransformer进行全景分割的端到端解决方案。
人工智能与算法学习·2022-12-25 16:10

目标检测算法——mmdetection下面的deformable-detr运行

1、环境包版本mmcv-full1.4.2mmdet2.19.1torch1.10.0+cu113torchvision0.11.1+cu1132、文档mmet官方文档mmcv官方文档源码下载3、数据集自定义数据集4、修改代码4.1、生成文件打开mmdetection-master/tools下面执行train.py文件其中配置文件--config在mmdetection-master/confi
lzh~·2022-12-25 10:41

【Transformer】医学分割领域的应用与扩展（论文阅读）（二） || DETR

声明：仅学习使用~目录1.Transformer学习2.DETR1.Transformer学习前篇指路：【Transformer】医学分隔领域的应用与扩展（论文阅读）（一）继续…关于Self-Attention
追光者♂·2022-12-25 08:53

Object Track（十一）：经典论文TransTrack速读

这两个分支都很有意思，我们先看下面这个检测分支，这里这个learnedobjectquery思路来自于DETR，是一种可学习的表示，它能逐渐学会
是魏小白吗·2022-12-24 13:51

目标检测之DETR

目标检测之DETR前言网络结构前言《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdfDEtectionwithTRansformers
球场书生·2022-12-24 13:51

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

End-to-EndObjectDetectionwithTransformersAbstract提出了一种将目标检测视为直接集预测问题的新方法。简化了检测管道，有效地消除了对许多手工设计组件的需求，如非极大值抑制和锚的生成。新框架的主要组成部分，DetectionTransformer，是一个基于集合的全局损失，通过二分匹配和transformer的编码器-解码器体系结构强制进行唯一预测。给定一
mozheng_zy·2022-12-24 13:20

DETR精读笔记

DETR精读笔记论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers（发表于ECCV-2020）代码：https://github.com/facebookresearch
Adenialzz·2022-12-24 13:18

技术分享 | 遥感影像中的旋转目标检测系列(一)

基于Transformer的旋转目标检测框架D2Q-DETR01背景图1：遥感影像中的目标检测与自然影像数据集不同，遥感影像中的目标通常以任意角度出现，如图1所示。
AI Earth地球科学云平台·2022-12-23 22:45

DETR：Transformer目标检测的开山之作

1、本文速览本文重新审视目标检测领域存在的问题，提出了一种基于Transformer的端到端目标检测网络，没有NMS非极大值抑制、没有anchor生成等多先验知识的约束，大大简化了目标检测pipeline。在COCO数据集上与FasterRcnn性能相当，且很容易地迁移到全景分割任务上。为后续目标检测提供了一种强大的baseline。论文：https://arxiv.org/abs/2005.12
yufeng10090·2022-12-23 13:10

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
高-博士·2022-12-22 13:56

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）技术应用

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
Mr.靳靳477302280·2022-12-22 13:46
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