2021年4月14日 · 本文解读了DETR在ECCV2020上提出的端到端目标检测与实例分割方法，用Transformer替代传统检测流程，通过集合预测简化任务。 模型通过bipartite matching loss进行优化，无需NMS，适用于物体识别和实例分割。 实验对比了COCO2017数据集上的性能，展示了Transformer各组件的关键作用。 0. 论文基本信息. 1. 论文解决的问题. 2. 论文贡献. 3. 方法框架. 4. 目标检测转化为集合预测问题. 5. 配对方式 - bipartie matching loss. 6. Transformer. 7. 实例分 …

PyTorch training code and pretrained models for DETR (DE tection TR ansformer). We replace the full complex hand-crafted object detection pipeline with a Transformer, and match Faster R-CNN with a ResNet-50, obtaining 42 AP on COCO using half the computation power (FLOPs) and the same number of parameters. Inference in 50 lines of PyTorch.

2022年7月27日 · 本文分析了不稳定二分图匹配中DETR训练收敛速度慢的原因，并提出了一种新的 去噪 训练方法来解决这个问题。 基于此分析，我们提出了DN - DETR，将去噪训练融入到 DAB - DETR 中，以检验其有效性。 DN - DETR将解码器嵌入指定为标签嵌入，并引入了 box 和标签的去噪训练。 我们还在 Deformable DETR 中加入了去噪训练以显示其通用性。 结果表明，去噪训练显著加快了收敛速度并提高了性能，在以ResNet - 50和ResNet - 101为主干的1x ( 12epoch ) …

2023年8月1日 · 为了缓解解码器中较少的正查询导致的对编码器输出的稀疏监督，本文结合了具有不同一对多标签分配范式的通用辅助头，如ATSS和Faster R-CNN。 不同的标签分配丰富了对编码器输出的监督，这迫使它具有足够的鉴别力，以支持这些头部训练收敛。 具体地，给定编码器的潜在特征 F，首先通过多尺度适配器将其转换为 特征金字塔 \ {F_ {1},F_ {2},\ldots,F_ {J}\}，其中J表示具有 2^ {2+J} 下采样步长的特征图。

2021年4月24日 · 本文介绍了DETR及其变体在目标检测中的应用，包括ViT-FRCNN、TSP-FCOS、TSP-RCNN和Deformable DETR。 DETR的缺点在于训练时间长和小物体检测效果不佳，文中提到的变体通过改进交叉注意力和引入可变形注意力等机制，提高了训练速度和检测准确性。 Deformable DETR采用可变形注意力模块，解决了DETR的收敛速度和小物体检测问题。 ©PaperWeekly 原创 · 作者｜张一帆. 学校｜华南理工大学本科生. 研究方向｜CV，Causality. …

基于 CNN + Transformer 完全去除了以往检测算法对 nms、 anchor generator 等依赖于人工先验的后处理步骤，构造了一个完全 E2E 的检测框架。 DETR 的整体结构如下： 首先，图像经过一个 CNN backbone 得到 $C\times {H}\times {W}$ 的 feature map, 然后输入 Transformer 模块得到预测结果，最后将预测结果和 gt 做匹配并计算 bipartite matching loss。

新框架称为检测TRansformer或DETR，其主要成分是基于集合的全局损失，通过二分图匹配强制进行独特的预测，以及T... @ [toc] 本文提出一种新方法，将目标检测视为直接的集合预测问题 …

2023年4月17日 · We present a new method that views object detection as a direct set prediction problem. Our approach streamlines the… Main points: view object detection as a direct set prediction problem.

2000年1月1日 · In this paper, detailed sedimentological, biostratigraphical and tectonic studies carried out in north-central Tunisia (Serj-Bargou area) to provide more data and precisions on the...

DERT is an open source software tool for exploring NASA's digital terrain models in 3D - nasa/DERT