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代码阅读-deformable DETR （三）

这一篇我们来分析一下将multi-scaledeformableattention取代self-attention的transformer的构造。首先来看一下编码器部分EncoderclassDeformableTransformerEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model=256,d_ffn=1024,dropout=0.1,activat

熙熙江湖·2023-06-06 23:02

DN-DETR 论文笔记

DN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingDN-DETR:AccelerateDETRTrainingbyIntroducingQueryDeNoisingDN-DETR

什度学习·2023-04-21 11:40

DN-Detr环境配置

前言官方代码：https://github.com/IDEA-opensource/DN-DETR官方论文：https://arxiv.org/abs/2203.01305一、创建一个新的环境：condacreate-ndn_detrpython

..Severus·2023-04-21 11:39

DAB-DETR代码学习记录之模型解析

DAB-DETR是吸收了Deformable-DETR，Conditional-DETR，Anchor-DETR等基础上完善而来的。其主要贡献为将query初始化为x,y,w,h思维坐标形式。

彭祥.·2023-04-21 11:09

Windows环境下调试DAB-DETR与Deformable-DETR

彭祥.·2023-04-21 11:08

DN-DETR

主要是引入了去噪（class、bbox重建）的辅助任务在Decoder部分，除了anchor的embedding，还加入了带噪声的bbox和class，比如gt_bbox是(x,y,h,w)，加噪声可以有很多种方式，比如变成(x+Δx,y+Δy,h+Δh,w+Δw)(x+\Delta{x},y+\Delta{y},h+\Delta{h},w+\Delta{w})(x+Δx,y+Δy,h+Δh,w+

Rainylt·2023-04-21 11:08

【深度学习】DN-DETR：引入去噪训练以加速收敛

本文来自社区投稿，作者CW原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/578548914前言：本文介绍将为大家介绍一个目标检测模型——DN-DETR，其最大亮点是在训练过程中引入了去噪

风度78·2023-04-21 11:05

DN-DETR源码学习记录

DN-DETR是在DAB-DETR的基础上完成的，DN-DETR的作者认为导致DETR类模型收敛慢的原因在于匈牙利匹配所导致的二义性，即匈牙利算法匹配的离散性和模型训练的随机性，导致ground-truth

彭祥.·2023-04-21 11:03

DETR【论文阅读】

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers1.Introduction发表：ECCV2020影响：在目标检测上使用了一种全新的架构，是里程碑式的工作。简单优雅统一的结构，不再依赖于人的先验知识（anchor生成，nms），只需CNN和transformer。解决问题：正如标题所说的，使用transformer做端到端的目标检测。之前的方法并不是端到端的，需要

hei_hei_hei_·2023-04-20 22:22

GroupDETRv2的学习笔记

1.GroupDETRv2[paper]GroupDETRv2是有百度提出的DETR类目标检测模型；此种模型的最高精度为64.5mAP(paper)，我们本来是准备复现这个模型的，但是，GroupDETRv2

songyuc·2023-04-20 12:47

RT-DETR的学习笔记

1.复现训练流程1.1环境要求paddlepaddle-gpu==2.3.2============Summary============Driver:NotSelectedToolkit:Installedin/usr/local/cuda-10.2/Samples:Installedin/root/,butmissingrecommendedlibrariesPleasemakesuretha

songyuc·2023-04-20 12:47

【win11环境编译安装deformable Detr的MultiScaleDeformableAttention模块】

MicrosoftVisualC++14.0isrequired.1.CompilingCUDAoperators2.安装BuildToolsforVisualStudio3.安装合适的cuda4.编译1.CompilingCUDAoperatorscd./models/opssh./make.sh#unittest(shouldseeallcheckingisTrue)pythontest.py

漠北尘-Gavin·2023-04-19 01:50

Windows配置MultiScaleDeformableAttention记录

目录前言.1前言.2前言.3解决无法打开包括文件:"math.h"问题安装并配置cl.exe检测是否可以正常使用总结前言.1因为学习需要，我需要跑DETR以及一干优化DETR的模型。

仰夏ysummer·2023-04-19 01:48

colab 跑 deformable-detr 记录：

/configs/r50_deformable_detr.sh报错：cannotimportname'_NewEmptyTensorOp'from'torchvision.ops.misc'经issue

Daney_Arther·2023-04-19 01:48

DETR安装

直接pipinstall-rrequirements.txt以下三个包老是报错git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI&egg=pycocotoolssubmititgit+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git#egg=panopticapi直接

zootopia20169172·2023-04-13 19:00

图解Transformer系列

DETR：基于Transformer端到端的物体检测。MaskFormer：分割不应该面向每个像素解决。

DeepWWJ·2023-04-12 00:10

Deformable DETR模型学习记录

引言Deformable-DETR的主要贡献：1，结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力，提出可变形注意力机制模型，使其计算量降低，收敛加快。

彭祥.·2023-04-11 23:05

Facebook AI的DETR，一种基于Transformer的目标检测方法

今天，Facebook开源了一个这样的框架，DETR(DEtectionTRansformer)在本文中，我们将快速了解目标检测的概念，然后直接研究DETR及其带来的好处。

人工智能遇见磐创·2023-04-03 10:22

从GPT-3到DETR，一起来盘点2020有哪些突破？

来源：深度学习技术前沿2020年是巨大飞跃的一年。从OpenAI的GPT-3，再到AlphaFold，都是令人振奋的成就。与此同时，数据科学在机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等领域中蓬勃发展。一起来逐一盘点2020的哪些突破性的技术吧：自然语言处理（NLP）最大语言模型GPT-3今年2月微软才发布全球最大的深度学习模型，拥有170亿参数的TuringNLP，几个月之后它就被GPT-3远

人工智能学家·2023-04-03 01:56

DN-DETR调试记录

博主在进行DINO实验过程中，发现在提取了3个类别的COCO数据集中，DINO-DETR对car,truck的检测性能并不理想，又通过实验自己的数据集，发现AP值相差不大且较为符合预期，因此便猜想是否是由于

彭祥.·2023-04-03 00:43

Transformer正余弦位置编码理解

今天便以DETR模型为例，介绍正余弦编码的原理与实现过程。

彭祥.·2023-04-03 00:12

睿智的目标检测65——Pytorch搭建DETR目标检测平台

睿智的目标检测65——Pytorch搭建DETR目标检测平台学习前言源码下载DETR实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型

Bubbliiiing·2023-04-02 10:58

DETR二分图匹配

DETR基于集合的目标函数，也正是因为有目标函数，所以我们才可以进行一对一的出框方式，才可以不需要NMS。DETR最后模型的输出是一个固定的集合。无论图片是什么，我们最后都会输出N个输出。

黄乐荣·2023-03-30 21:30

DETR: End-to-End Object Detection with Transformers

简介DetectionTransformers，简称DETR。DETR将目标检测任务视为一个图像到集合（image-to-set）的问题，即给定一张图像，模型的预测结果是一个包含了所有目标的无序集合。

骨子带刺·2023-03-30 11:19

DETR源码讲解（四）之注意力计算

本篇应该在模型训练模块讲解的，但在DETR中的多头注意力机制使用的是pytorch官方封装好的源码，因此就放到了这里。模型结构首先，在学习该部分代码前我们需要将多头注意力的原理进行简单梳理。

彭祥.·2023-03-26 07:34

DETR(transformer＋目标检测）

最近，看了DETR的原论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers，对此，作一些笔记关于自己对该论文的理解1.前言开篇，作者直接说明提出了一个可以把目标检测视为直接预测集问题的方法

帅帅帅.·2023-03-24 02:27

[自注意力神经网络]DETR目标检测网络

一、概述相较于传统目标检测，DETR是一种纯端到端的网络。它不再需要NMS(非极大值抑制，用于去除多余的预测框)和生成anchor。

ViperL1·2023-03-24 02:54

【目标检测 DeformableDETR】通俗理解 DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION，值得一看。

文章目录DeformableDETR1.引言1.1EtoE1.2远近高低各不同1.3先CNN，在DETR1.4DETR未解决的问题2.背景知识2.1NMS2.2transformer2.3FPN2.2高分辨率

莫余·2023-03-24 02:52

【合集】Transformer 在目标检测领域的应用（持续更新 ing）

文章目录Transformer在目标检测领域的应用1.DETR2.DeformableDETR3.AnchorDETR4.DN-DETR5.DAB-DETR6.H-DETRTransformer在目标检测领域的应用

莫余·2023-03-24 02:22

DETR简述

引言目标检测任务是预测感兴趣目标的bbox和类别标签集合，现代检测器不是直接预测一个目标的集合，而是通过使用回归和分类去处理大量的proposals、anchors或者windowcenters来替代，模型的效果会受到一系列问题的影响：比如用于处理近重复预测的后处理步骤、anchor集合的设计以及anchor与groundtruth的分配策略等。为了简化检测流程，本文跳过代理任务（surrog

optimistic丶中·2023-03-24 02:51

基于Transform的目标检测（DETR模型）之模型解析

参考博文源码解析目标检测的跨界之星DETR（一）、概述与模型推断源码解析目标检测的跨界之星DETR（二）、模型训练过程与数据处理源码解析目标检测的跨界之星DETR（三）、Backbone与位置编码Transformer

qq_41627642·2023-03-24 02:51

End-to-End Object Detection with Transformers

本文参考：端到端目标检测DETR论文：DETR代码：代码目录DETR 1.1前言 1.1.1研究动机：端到端目标检测的意义 1.1.2简介 1.2相关工作 1.3算法 1.3.1目标函数 1.3.2

撞墙の兔子·2023-03-24 02:14

DETR详解

Github源码：facebookresearch/detrGithub注释版源码：HuKai97/detr-annotations论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers

Jager_416·2023-03-24 02:40

TransformerDETR模型目标检测开山之作

莫慌，今天小编就为万千开发者破局~这个破局点就是：基于transform的目标检测算法DETR，简洁的pipeline，去除NMS、Anchor设计，且在COCO数据集上的指标与FasterRCNN相当

Strawssberry·2023-03-24 02:39

【目标检测 DETR】通俗理解 End-to-End Object Detection with Transformers，值得一品。

文章目录DETR1.亮点工作1.1EtoE1.2self-attention1.3引入位置嵌入向量1.4消除了候选框生成阶段2.SetPrediction2.1N个对象2.2Hungarianalgorithm3

莫余·2023-03-24 02:08

DA-BEV: 3D检测新 SOTA！一种强大的深度信息挖掘方法（CVPR 2023）

导读本文针对之前DETR-based的3D检测器中忽略了空间交叉注意力中的深度信息，并在检测物体时产生了严重的模糊问题进行了研究。为了解决这个问题，本文提出了深度感知的空间交叉注意力(DA-

自动驾驶之心·2023-03-20 07:50

DETR目标检测算法学习记录

引言无论是OneStage中的YOLO还是Two-Stage中的Faster-RCNN，其虽然都在目标检测领域有着一席之地，但无一例外都是基于Anchor的模型算法，这就导致其在输出结果时不可避免的进行一些如非极大值抑制等操作来进一步选择最优解，这会带来额外的工作量。而随着ViT的出现，伴随着无数研究者前仆后继夜以继日的研究，Transformer敲开了CV领域的大门，作为NLP领域的中流砥柱，依

彭祥.·2023-03-10 13:40

源码解析目标检测的跨界之星DETR（三）、Backbone与位置编码

Date:2020/07/14Coder:CWForeword：这一篇开始对DETR的模型构建部分进行解析，model主要由两部分组成，其中一部分是backbone，另一部分是Transformer。

CW不要无聊的风格·2023-02-19 00:14

华为和北大等提出视觉Transformer：全面调研

其中今年非常有代表性就是：DETR、ViT等。本文将介绍的就是华为等联合最新提出的视觉Transformer综述。

Amusi（CVer）·2023-02-07 11:20

目标检测：DETR详解

目标检测：DETR详解前言DETRBackboneEncoderDecoder实验前言DETR是第一篇将Transformer应用到目标检测方向的算法。

HanZee·2023-02-06 08:58

论文收集

[3]RIVESTRL,ADLEMANL,DETR

空山新雨后丶·2023-02-06 05:05

DETR3D代码阅读

前言本文主要是自己在阅读DETR3D的源码时的一个记录，如有错误或者问题，欢迎指正提取featuremap在projects\mmdet3d_plugin\models\detectors\detr3d.py

conquer777·2023-02-05 18:24

DETR & 3DETR

DETR&3DETR0.Attentionisallyouneed(NIPS2017)TransformerEncoderTransformerDecoder1.DE⫶TR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers-ECCV2020

想读书行不行·2023-02-05 15:58

锚点 DETR：基于 transformer 目标检测的查询设计（AAAI 2022）...

●简介●近年来，以DETR[1]为代表的基于transformer的端到端目标检测算法开始广受大家的关注。

我爱计算机视觉·2023-02-03 23:38

DETR：基于Transformer的端到端目标检测方法

Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2020:213-229.源码：https://github.com/facebookresearch/detr

Civisky·2023-02-03 12:33

DETR:使用Transformer的端到端对象检测

相信大家都知道，这是一篇首次将Transformer应用在了目标检测领域中的论文。虽然效果不是最好，尤其是小目标检测效果，其中有一部分原因是输入的图片太小了，但是输入过大的图片又会给网络带来非常大的计算量，但是确实是给卷积神经络的瓶颈期带来了一个新的方向。它是一种真正基于端到端的目标检测算法，为什么这么说呢？因为yolov2之后的算法一般都是需要锚框、非极大值抑制等方法来进行检测，所以说一般的单阶

一名不想学习的学渣·2023-02-03 12:03

OW-DETR | 基于 Transformer 的开放世界目标检测器

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享大家好，我是极智视界，本文解读一下基于Transformer的开放世界目标检测器OW-DETR。

极智视界·2023-02-03 12:01

DETR：使用transformer进行端到端目标检测

://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf目录0、摘要1、引言2、相关工作2.1、集合预测2.2、transformers和并行解码2.3、目标检测基于集合的损失：循环检测器：3、DETR

叶舟·2023-02-03 12:28

DETR：Transformer的目标检测（detection）- Demo

DETR：Transformer的目标检测Transformer是一个基于自注意力机制的深度学习模型，它的经典结构：encoder-decoder。

Kukulin13013·2023-02-03 12:53

github疯狂涨星-基于Transformer的端到端3D目标检测

摘要：我们提出了3DETR模型，一个端到端的Transfo

元宇宙MetaAI·2023-02-03 12:23

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