论文解读：DETR 《End-to-end object detection with ... - CSDN …
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 …
【Transformer系列】DETR模型与代码解析 - 知乎 - 知乎专栏
本期内容，笔者想和大家聊一聊2020年非常火热的一个目标检测模型，叫做 DE tection TR ansformer，缩写为 DETR 。 之所以火热的原因，并非这个模型的性能有多好，或者运行速度 …
【详细解读DETR，基于transformer的目标检测网络】DETR： End …
2024年3月25日 · DETR基本结构如下：简单来说，就是通过CNN提取图像特征（通常 Backbone 的输出通道为 2048，图像高和宽都变为了 1/32），并经过input embedding+positional …
GitHub - facebookresearch/detr: End-to-End Object Detection …
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 …
深度学习之目标检测（十一）--DETR详解 - CSDN博客
2021年9月26日 · DETR 是 Facebook 团队于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测，没有非极大值抑制 NMS 后处理步骤、没有 anchor 等先验知识和约束，整个由网络实现端 …
DETR系列模型（13篇论文）总结 - 知乎 - 知乎专栏
目前在目标检测领域刷新各个榜单的几乎是基于 transformer 结构的模型，并且基本是在DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）论文的基础上进行改进，最近工作一 …
DETR 变体与分析 - 知乎 - 知乎专栏
文章研究了DETR训练中优化困难的原因： Hungarian loss 和Transformer cross-attention 机制等问题。 为了克服这些问题，还提出了两种解决方案，即 TSP-FCOS 和 TSP-RCNN。 实验结 …
[2005.12872] End-to-End Object Detection with Transformers
2020年5月26日 · DETR demonstrates accuracy and run-time performance on par with the well-established and highly-optimized Faster RCNN baseline on the challenging COCO object …
迪哥带你读论文：详解Deformable DERT有哪些不同之处？做了哪 …
迪哥带你读论文：详解Deformable DERT有哪些不同之处？ 做了哪些改进点？ 共计16条视频，包括：DeformableDetr算法解读、人工智能学习路线图、1. 1-DETR目标检测基本思想解读 …
DETR学习笔记_dert模型-CSDN博客
2021年6月21日 · DETR是一种创新的目标检测框架，它摒弃了传统的回归和分类处理大量提案与anchor的方法，转而采用端到端的集合预测方式。 通过Transformer的encoder-decoder结 …