ViTDet

ViTDet论文笔记

arxiv：https://arxiv.org/abs/2203.16527GitHub：https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTDet摘要本文提出使用plain
hello_dear_you·2023-12-14 18:11

论文4问O

文章目录ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection（ViTDet）Method提出了简单特征金字塔（SFP）网络Backboneadaptation
怎么全是重名·2023-10-22 12:05

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCVViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-basedMaskR-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-C
阿里云云栖号·2023-01-18 20:50

何凯明新作ViTDET：目标检测领域，颠覆分层backbone理念

ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetection【网址】：https://arxiv.org/abs/2203.16527【开源代码】：Codewillbemadeavailable.目标检测任务受益于独立通用的backbone和专门为检测任务设计的模块（neck,head）。很长一段时间以来，由于卷积网络的特性，这些backbo
pontoon·2023-01-18 20:39

ViTDet程序调用不了GPU全部内存，而且显示NVCC: not available

代码及环境配置均来自【扫盲】VitDet目标检测网络训练环境均与视频中相同，gpuA6000，环境：#VS2019#pytorch1.9.0#torchvision0.10.0#mmcv-full1.3.9
柴勾一只·2023-01-18 20:38

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

目录如何提升计算效率Backbone如何得到多尺度特征SimplefeaturepyramidMaskRCNN数据增强超参数预训练对比实验效果图Tutorial一、安装依赖包二、数据准备三、模型训练和评估ReferenceEasyCV往期分享作者：伝迹、谦言、临在欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https:
阿里云大数据AI技术·2023-01-18 19:31

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

欢迎使用我们最近开源的EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCVViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-basedMaskR-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-basedMaskR-CNN给出了用ViT作为backbone的MaskR-C
阿里云技术·2022-12-22 18:49

ViTDet:Exploring Plain Vision Transformer Backbonesfor Object Detection（arXiv 2022）

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）探索用于目标检测的普通视觉Transformers骨干在本文中，“backbone”指的是可以从预训练继承的架构组件，“plain”指的是非分层的、单一尺度的属性。摘要本文提出了一种简单、无层次的视觉Transformer(ViT)作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始
Y蓝田大海·2022-12-09 08:01

如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：如何看待Meta（恺明）论文ViTDet：只用ViT做backbone的检测模型？...

链接：https://www.zhihu.com/question/525167811编辑：深度学习与计算机视觉声明：仅做学术分享，侵删作者：陈小康https://www.zhihu.com/question/525167811/answer/2419797948从文中的Tab.4,Tab.5的结果来看，同样是IN-21K预训练，ViT-base和Swin-base差距还挺大的。这波结果做上去主要
woshicver·2022-11-22 08:23

论文阅读-ViTDet：Exploring Plain Vision Transformer Backbones for Object Detection

目录A.写在前面B.有个工作我得说说C.摘要拆分D.先看看结果E.代码细节1.MaskRCNN部分的修改2.数据增强部分3.SFP的实现F.参考文献A.写在前面ViTDet[1]其实就是MAE[2]和ViT-basedMaskR-CNN
是魏小白吗·2022-10-16 08:16

ECCV2022｜何恺明团队开源ViTDet：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测...

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨张倩、小舟来源丨机器之心编辑丨极市平台导读做目标检测就一定需要FPN吗？来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。研究概览论文链接：https://arxiv.org/abs/2
视学算法·2022-08-12 15:44

何恺明大神新作：一种用于目标检测的主流ViT架构，效果SOTA

abs/2203.16527作者单位：FacebookAIResearch1导读3月30日，何恺明大神团队在ArXiv上发布了最新研究工作，该工作主要研究了一种适用于目标检测任务的非层次化结构主流骨干网络ViTDet
深度学习技术前沿·2022-08-12 15:43

ECCV 2022 | 何恺明团队重磅开源ViTDet：目标检测的视觉Transformer主干网络

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—>CV微信技术交流群转载自：机器之心|编辑：张倩、小舟做目标检测就一定需要FPN吗？来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关
Amusi（CVer）·2022-08-12 15:08

基于EasyCV复现ViTDet：单层特征超越FPN

简介：ViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-basedMaskR-CNN两个工作的延续。
·2022-06-21 10:39

何恺明团队新作ViTDet：用于目标检测的视觉Transformer主干网络

做目标检测就一定需要FPN吗？昨天，来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。研究概览ExploringPlainVisionTransformerBackbonesforObjectDetecti
机器学习社区·2022-06-16 07:27
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