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 …

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 …

2011年5月19日 · p-Δ效应是指由于结构的水平变形而引起的重力附加效应，可称之为重力二阶效应，结构在水平力（风荷载或水平地震 力）作用下发生水平变形后，重力荷载因该水平变形而 …

本文首先对Transformer原文的结构做一个简单的介绍，结合PyTorch接口展示Transformer的用法；然后结合DETR的文章和源码对DETR的思路和一部分核心的实现做一个介绍。 Transformer …

相较于最新的YOLOv8，RT-DETR以 较短的训练轮次 （75~80 epoch）和 较少的数据增强 （没有马赛克增强）的策略，在 同等测试条件下 （640x640）展现出了更强的性能和更好的平衡， …

2023年11月27日 · 本文深入探讨了DETR在实时目标检测中的应用，提出RT-DETR模型，包括高效混合编码器和IoU感知查询选择。 通过对NMS的分析和端到端速度基准测试，展示了无锚点 …

DAB-DETR提出了一种新的建模DETR中query的方式，使用4维的anchor box，这一建模方式不仅使得DETR query有了可解释性，同时作为位置先验可以加速模型收敛，以及利用box的尺度信 …

实时检测转换器RT-DETR）由百度开发，是一种尖端的端到端对象检测器，在保持 高精度 的同时提供实时性能。 它基于 DETR（无 NMS 框架）的思想，同时引入了基于 conv 的 骨干 和高 …

2024年12月25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NMS处理与 anchor设计，实现端到端的目标检测框架。 该方法 结果在 COCO 数据集 …

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 encoding操作转换为 …