最近谷歌搞了个大新闻，公司AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1 中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩，包括将GLUE基准推至80.4％（绝对改进7.6％）， MultiNLI 准确度达到86.7% （绝对改进率5.6％）等。 可以预见的是，BERT将为NLP带来里程碑式的改变，也是NLP领域近期最重要的进展。 谷歌团队的Thang Luong直接定义：BERT模型开启了NLP的新时代！ 从现在 …

DETR 的全称是DEtection TRansformer，是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测网络，发表于 ECCV2020，代码已开源： Transformer自2017年被提出以来，迅速得到了广泛应用，不仅仅在NLP领域基本成为了一个统一的范式， 也被应用到一些视觉的领域，比如图像分类、目标检测、行为识别等，在部分功能上取代了CNN，大有一种统一NLP和CV的趋势。 作为Transformer用在目标检测领域的开山之作，DETR是CV领域学习Transformer绕不过的一道坎 …

2024年3月25日 · DETR的总体框架如下，先通过CNN提取图像的特征；再送入到transformer encoder-decoder中，该编码器解码器的结构基本与transformer相同，主要是在输入部分和输出部分的修改；最后得到类别和bbox的预测，并通过二分匹配计算损失来优化网络。 2） 另一个embedding操作为positional encoding：即位置编码，即一组与输入经过embedding操作后的向量相同维度的向量 (例如都为 [N, HW, C])，用于提供位置信息。 位置编码与input embedding相 …

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 …

2021年5月26日 · 训练集中没有超过13只长颈鹿的图像，detr实验中创建了一个合成的图像来验证detr的泛化能力，dert可以完全找到合成的全部24只长颈鹿。 这证实了DETR避免了CNN的归纳偏好问题。

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. …

2020年12月6日 · Facebook AI 的研究者首先推出了 Transformer 视觉版本——Detection Transformer（DETR），填补了 Transformer 用于目标检测的空白，对标超越 Faster RCNN。 基于 DETR，研究者们提出了多种优化版本进行目标检测任务，效果还不错。 Transformer 是 Google 团队在 2017 年 6 月提出的 NLP 经典之作，由 Ashish Vaswani 等人在发表的论文《Attention Is All You Need》中提出。 自从 Transformer 被提出以来，得益于其强大的 注意力机 …

DERT的特点主要有二，一是Transformer结构在CV网络中的应用，二是提出了一种新的或者说不同的损失函数（Loss Function）。 本小节在此基础上，再介绍一些目标检测领域中常见的技术套路： Spatial anchors、non-maximal suppression（NMS）等。

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.

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等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。