Deformable 第3页

论文阅读——Deformable Medical Image Registration Using Generative Adversarial Networks

基于GAN实现可变医学图像配准 fromIBMResearch ISBI2018Abstract常规的图像配准都采用迭代的方式，十分耗时。而近期深度学习技术可以在迭代中提取的深层特征进行图像配准。本文借助生成对抗网络从而避免了配准过程中耗时良久的迭代过程，直接生成配准后的图像。通过在GAN的损失函数中增加适当约束可以在一秒内生成精确的图像，在多模态的视网膜图像及心室MR图像中验证了本文方法的有效性

黄小米吖·2022-12-05 09:50

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

题目：DEFORMABLEDETR:DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION来源：ICLA是针对Detr的改进原文：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。需要对T

shiyueyueya·2022-12-03 17:22

deformable detr中的sampling_offsets初始化grid_init方式

deformabledetr中根据参考点预测4个采样点，采样点网络是self.sampling_offsets=nn.Linear(embed_dims,num_heads*num_levels*num_points*2)它有个更新linear层偏置的过程definit_weights(self):"""DefaultinitializationforParametersofModule."""c

今天涨知识了吗·2022-11-30 19:37

Deformable DETR 论文笔记

DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTIONDeformableDETRICLR2021oral论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.04159一、ProblemStatementDETR具有收敛速度慢，小目标检测性能差的缺点。这是因为Transformerattention模块在处理图

Tianchao龙虾·2022-11-28 07:10

Deformable detr源码分析

D:\Anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\mmcv\cnn\bricks\transformer.py1.backboneDeformabledetr使用resnet50作为主干网络，网络返回最后三层的结果，分别为下采样8/16/32倍的结果，输出维度为：2.neckneck的主要作用为降低通道数，组成为3个1*1的卷积和1个3*3的卷积，将backbo

樱花的浪漫·2022-11-28 07:33

Deformable DETR 实战（训练及预测）

开源地址：https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr超级小白，摸索了几天，感谢批评指正！！！

dystsp·2022-11-28 07:58

TensorRT加速Deformable Detr实践

TensorRT加速DeformableDetr实践自TensorRT8.4.1.5发布以来，惊喜的发现TensorRT官方实现了可变形transformer的插件。这让TensorRT便捷实现加速DeformableDetr乃至今年（2022年）最新的DETR类sota模型DINO、MaskDINO成为了可能。查了一下当前网络上并没有关于DeformableDetr的TensorRT加速的实现方

blanokvaffy·2022-11-28 06:54

DCNv1 and DCNv2：Deformable Convolutional networks,可变形卷积

论文阅读：DCNv1andDCNv2：DeformableConvolutionalnetworks,可变形卷积DCNv1论文解析创新点1背景2方法DCNv21背景2方法DCNv1论文解析创新点1、DeformableConv2、DeformableROIpooling1背景深度学习对图像处理往往需要大量的数据集训练，是因为我们需要让网络学习到所有可能存在的情况，所以我们采用了数据增强的方法，如旋

weixin_38356756·2022-11-26 08:11

Deformable Convolutional Networks v2 可变形卷积v2版翻译

AbstractThesuperiorperformanceofDeformableConvolutionalNetworksarisesfromitsabilitytoadapttothegeometricvariationsofobjects.可变形卷积网络的优越性能源于其对目标几何变化的适应能力Throughanexaminationofitsadaptivebehavior,weobser

Fm镄·2022-11-26 08:11

Deformable Convolutional Networks v2 可变形卷积v2论文理解（更新中）

本论文的翻译版可以参考我的这篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_39568744/article/details/89218635知识栈在阅读这篇论文时遇到了很多知识盲区和疑惑，所以途中阅读了很多其他论文和文章。现将其中感觉不错的记录如下：知识蒸馏网络：https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9170582.htmlteacher

Fm镄·2022-11-26 08:11

论文阅读-可变形卷积v2: More Deformable, Better Results

论文地址：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults工程地址：github链接1.介绍可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体，但是论文观察到当尽管比普通卷积网络能够更适应物体形变，可变形卷积网络却可能扩展到感兴趣区域之外从而使得不相关的区域影响网络的性能，由此论文提出v2版本的可变形卷积神经网络(DCNv2)，通过更有效的建模能力和训练

不会算命的赵半仙·2022-11-26 07:01

Deformable DETR

目录一、DeformableConvolution原理分析DeformableDETR原理分析DeformableAttentionModuleMulti-scaleDeformableAttentionModule一、DeformableConvolution原理分析DeformableConvolution将固定形状的卷积过程改造成了能适应物体形状的可变的卷积过程，从而使结构适应物体形变的能力

weixin_43981952·2022-11-25 05:45

Transformer系列：Detection--＞ Deformable DETR (ICLR2021)

文章地址：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf。首先介绍文章的内容，后面附上自己的一些疑惑和思考，欢迎讨论。1.MotivationDETR减少了目标检测中手工设计的过程（如anchor生成，NMS后处理，rule-basedtrainingtargetassignment），但它有两个缺点：1）收敛慢，比如在COCO上收敛需要500epoch，比FasterR

CV小白升级中·2022-11-25 05:13

DEFORMABLE DETR：用于端到端对象检测的可变形Transformer

DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTION》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf代码链接：https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR

小小小~·2022-11-25 05:42

deformable_detr代码的运行、训练过程

deformable_detr代码的运行其他参见官方github1.coco数据集可以采用软链接的形式2.文件权限的问题chmod3.关于MultiScaleDeformableAttention模块不存在

暄染落墨·2022-11-25 05:09

【2D detection】Deformable DETR论文阅读记录

code:https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETRpaper:https://arxiv.org/abs/2010.04159摘要DETR

printfff·2022-11-25 05:38

Deformable Detr代码阅读

前言本文主要是自己在阅读mmdet中DeformableDetr的源码时的一个记录，如有错误或者问题，欢迎指正deformableattention的流程首先zq即为objectquery,通过一个线性层，先预测出offset,后将三组offset添加到referencepoint上来得到采样后的位置，objectquery通过一个线性层和softmax，获取到attentionweight(这就

conquer777·2022-11-25 05:36

Deformable DETR论文翻译

DeformableDETR论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.回顾transformer和DETR4.方法4.1端到端目标检测中的可形变transformer4.2DEFORMABLEDETR中额外的改进和提升5.实验5.1与DETR的比较5.2DEFORMABLEATTENTION的消融实验5.3与SOTA方法的比较6.结论论文地址：DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANS

Laughing-q·2022-11-25 05:06

DETR与Deformable DETR小结

DETR与deformableDETR小结DETRDeformableDETRDETR论文地址https://arxiv.org/abs/2005.12872论文解读DETR将检测视为集合预测问题，简化了目标检测的整体流程。它没有现在主流的目标检测器中的anchor、labelassign、nms等操作，做到了真正的end-to-end。它主要采用了Transformer的编解码结构，它在序列预测

Laughing-q·2022-11-25 05:06

DEFORMABLE DETR详解

1.解决问题DETR需要比现有的目标检测器更长的训练时间来收敛。DETR在检测小物体方面的性能相对较低，并且无法从高分辨率特征地图中检测到小物体。可变形卷积可以识别重要特征，但是无法学习重要特征之间的联系transformer组件在处理图像特征图中的不足。在初始化时，注意模块对特征图中的所有像素施加了几乎一致的注意权重。长时间的训练周期是为了学习注意权重，以关注稀疏的有意义的位置。另一方面，tra

樱花的浪漫·2022-11-25 05:05

以Deformable Detection Transformer为例实现mmdetection中backbone、neck、head的特征可视化

对mmdetection熟练使用后，接下来就要为论文等做准备了，同时如果自己的精度不够好，那么就需要可视化模型提取的特征以便做进一步的修改，以下内容包含mmd的完整可视化流程：步骤一：请确认你的模型是one-stageortwo-stage。请先在目录：mmd2.17\mmdet\models\detectors中查看你所训练的detectors是基于哪个基类来实现的，比如以新出的基于transf

@会飞的毛毛虫·2022-11-25 01:49

论文翻译 | KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds

论文翻译：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds论文：KPConv:FlexibleandDeformableConvolutionforPointClouds代码地址：【here】摘要我们提出了一种核点卷积KPConv，一种新型的点卷积的方式，它可以在点云上工作而不需要任何的中间表示。KPConv这种卷积的权重通过核点来定位到欧

btee·2022-11-24 20:55

[Transformer] Deformable DETR：Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

2020.10作者单位：商汤目标检测：在DETR中加入了Deformable和多尺度特征融合策略Paper:https://arxiv.org/abs/2010.04159Code:https://github.com

Cherry_qy·2022-11-24 09:24

Deformable DETR：DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION 论文阅读

该论文为Transformer跨界论文，在原有的DETR的基础上做出改进，并且在COCO2017数据集上取得了理想的成绩。该模型针对DETR收敛速度慢，训练时间长和对小物体检测效果不理想进行了相应的改进。网络结构该论文与DETR结构类似，同样也是由CNN进行特征的提取，通过Transformer模块进行特征和位置编码解码。1.主干网络DeformableDETR的主干网络也是采用的CNN进行特征提

w_study_ty·2022-11-24 09:53

论文精读:DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERSFOR END-TO-END OBJECT DETECTION

ABSTRACTDETR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，同时证明了良好的性能。然而，由于transformer注意模块在处理图像特征图时的限制，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DeformableDETR，它的注意模块只关注一个目标周围的一小部分关键采样点。DeformableDETR可以获得比DETR（特别是在小物体上）更好的性能，在训练时间少

樱花的浪漫·2022-11-24 09:52

[Transformer]Deformable DETR: deformable transformers for end-to-end object detection

DeformableDETR:可变Transformer用于端到端的目标检测AbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIRevistingTransformersandDETRPart1Multi-HeadAttentioninTransformersPart2DETRSectionIVMethodPart1Deformabl

黄小米吖·2022-11-24 09:52

目标检测——【Transformer】DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION

目录文章侧重点*DeformableAttentionModule.*单尺度的*DeformableAttentionModule*计算公式多尺度的*DeformableAttentionModule*计算公式*DeformableDERT*网络结构两阶段*DeformableDERT*实现细节论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.04159文章侧重点改进DERT中存在两

zz的大穗禾·2022-11-24 09:52

【Transformer】3、Deformable DETR: deformable transformers for end-to-end object detection

背景和动机二、方法三、效果四、可视化论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf代码链接：https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR

呆呆的猫·2022-11-24 09:51

[论文阅读：transformer系列]Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

FacebookAI提出了DETR，利用Transformer去做目标检测，该方法去除了许多目标检测中的人工设计组件，同时展现了非常好的性能。但是，DETR存在收敛速度慢和特征分辨率有限等缺陷。为了解决这些问题，来自商汤研究院等机构的研究者提出了可变形DETR，其注意力模块仅关注于参考点附近的一小部分采样点作为注意力模块中的key元素。可变形DETR可以在比DETR少9/10的训练轮数下，达到更好

吃吃今天努力学习了吗·2022-11-24 09:51

目标检测 - Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

清欢守护者·2022-11-24 09:50

论文笔记： ICLR2021 Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin-博客园背景：DERT存在的问题：（1）训练时间长，收敛速度慢（2）在小物体上的表现较差：其他的检测器通过高分辨率特征图去提取小物体，但高分辨率特征图会导致transformer不可接受的计算

_击空明兮溯流光_·2022-11-24 09:50

【Deformable DETR 论文+源码解读】Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

目录前言一、背景和改进思路二、细节原理和源码讲解2.1、多尺度特征2.1.1、backbone生成多尺度特征2.1.2、多尺度位置编码2.2、多尺度可变形注意力2.2.1、普通多头注意力：MultiHeadAttn2.2.2、可变形多头注意力：DeformAttn2.2.3、多尺度可变形多头注意力：MSDeformAttn2.2.4、源码分析2.3、DeformableDETR：简单版2.3.1、

满船清梦压星河HK·2022-11-24 09:48

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物体检测思路：首先使用CNN提取特征然后使用Transformer来检测物体，与之前的目标检测框架下相比，这篇文章的工作要简单很多。而且没有特别多需要调整的超参前向过程：图1首先输入CNN提

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。DETR如图所示为DETR模型的结构，其主要由backbone，transformerblock，predictionheads三部分组成。backbonebackbone作为输入图像的初步特征提取，主要由卷积

qq_45836365·2022-11-23 23:33

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，知DETR的主要缺点：对小目标的检测性能差；训练时间很长，收敛非常慢。这篇文章是2021年3月份的顶级期刊论文，其针对DETR的局限性，提出了解决方法，接下来在精度论文

Flying Bulldog·2022-11-23 00:58

[Transformer] DAT: Vision Transformer with Deformable Attention

论文：https://arxiv.org/abs/2201.00520代码：https://github.com/LeapLabTHU/DAT2022年1月1简介与CNN模型相比，基于Transformer的模型具有更大的感受野，擅长于建模长期依赖关系，在大量训练数据和模型参数的情况下取得了优异的性能。但是，计算成本较高，收敛速度较慢，过拟合的风险增加。为了降低计算复杂度，SwinTransfor

Cherry_qy·2022-11-22 08:22

可变形卷积（DCN）

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Dai_Deformable_Convolutional_Networks_ICCV

Jumbo星·2022-11-21 22:16

VoxelMorph: A Learning Framework for Deformable Medical Image Registration(医学图像配准文章研读)

VoxelMorph:ALearningFrameworkforDeformableMedicalImageRegistration*(VoxelMorph：一种可变形医学图像配准的学习框架）发表时间：2019年发表期刊：IEEETransactionsonMedicalImaging摘要我们提出了voxelmorph，一个基于快速学习的框架，用于可变形的成对医学图像配准。传统的配准方法为每一对图

Never_Jiao·2022-11-21 16:23

更灵活、有个性的卷积——可变形卷积（Deformable Conv）

作者简介CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AILAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。目前也有在一些自媒体平台上参与外包项目的研发工作，项目专注于CV领域（传统图像处理与深度学习方向均有）。前言相信大家在看paper的时候或多

深蓝学院·2022-11-21 11:25

视频重建论文EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks阅读笔记

论文来源：CVPRW2019论文链接：http://ieeexplore.ieee.org/document/9025464项目地址：GitHub-xinntao/EDVR:WinningSolutioninNTIRE19ChallengesonVideoRestorationandEnhancement(CVPR19Workshops)-VideoRestorationwithEnhancedD

_,_·2022-11-21 09:26

#每天一篇论文#（217/365）EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks

原文EDVR:基于变卷积神经网络的视频重建摘要视频恢复任务，包括超分辨率、去模糊等，正引起计算机视觉界越来越多的关注。在NTIRE19挑战赛中发布了一个具有挑战性的基准名称DREDS。该方法从两个方面对现有方法提出了挑战：（1）如何在大运动情况下对齐多帧，以及（2）如何有效地融合不同运动和模糊的帧。在这项工作中，我们提出了一个新的视频恢复框架，称为edvr，以解决这些挑战。首先，为了处理大的运动，

流浪机器人·2022-11-21 09:16

【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

压缩视频增强论文Recursive Fusion and Deformable Spatiotemporal Attention forVideo Compression Artifact R阅读笔记

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2108.02110.pdf论文来源：ACMMM2021作者团队：bilibiliABSTRACT为了从低质量的压缩视频中恢复高质量的视频，人们提出了许多基于深度学习的算法。其中一些算法通过探索相邻帧的时空信息来恢复每一帧缺失的细节。然而，这些方法的时间范围通常很窄，因此可能会错过相邻帧之外的一些有用细节。在本文中，为了提高伪影去除率，一方面，

_,_·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。DETR复杂度：DeformableDETR复杂度：对于DETR收敛慢训练时间长的问题,本文分析了原因,并且结合deformableconv的稀疏空间采样的优点和Transformer结构关注elements之间关系的特点,提出了DeformableDETR.这篇文

wjpwjpwjp0831·2022-11-20 08:48

Deformable Convlolutional Networks算法笔记

DeformableConvolutionalNetworks论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06211代码链接：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets

AI之路·2022-11-20 08:40

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

EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks阅读笔记

EDVR:VideoRestorationwithEnhancedDeformableConvolutionalNetworksEDVR：基于增强可变形卷积网络的视频恢复论文：https://arxiv.org/pdf/1905.02716.pdf代码：xinntao/EDVR:WinningSolutioninNTIRE19ChallengesonVideoRestorationandEnhan

写Bug的小廉·2022-11-20 07:22

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,Attentionmodules接近是均匀分布，需要长时间的训练才能将其转变为sparsemeaningfullocationsattentionweight

不知道叫啥好一点·2022-11-20 07:21

Deformable Attention学习笔记

DeformableAttention学习笔记VisionTransformerwithDeformableAttentionAbstractTransformer最近在各种视觉任务中表现出卓越的表现。大的(有时甚至是全局的)接受域使Transformer模型比CNN模型具有更高的表示能力。然而，单纯扩大接受野也会引起一些问题。一方面，在ViT中使用密集注意力会导致过多的内存和计算成本，特征会受到

麻花地·2022-11-20 07:17

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

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