6 天之前 · The District Analysis and Review Tools (DARTs) turn the Department's vast amount of data into valuable, easily consumable information. The DARTs offer snapshots of district and school performance, allowing users to easily track select data elements over time, and make sound, meaningful comparisons to the state or to "comparable" organizations.

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 最早由Google提出，成功应用于自然语言处理，目前已经在许多自然语言处理任务中取得了SOTA的成果。 Transformer本质上仍然是一个Encoder-Decoder的结构，encoder和decoder均是一种 Self-Attention 模块的多重叠加，结构如图所示： 和传统的序列模型如RNN相比，Transformer的主 …

Unlike traditional computer vision techniques, DETR approaches object detection as a direct set prediction problem. It consists on a set-based global loss, which forces unique predictions via …

上面提到， DETR模型 主要分为两块，即 卷积神经网络 和 Transformer模型，其中 Transformer模型 由分为 编码器 、 解码器 和 预测头。 那么具体的 DETR模型 的结构如图3所示。 其具体的运算流程可以归纳为： （5）构建N个（N=100），维度为256的 object queries，其为 可学习 的embeddings，这里的100是希望模型产生至多100个 物体区域。 通过学习后， object queries 和起到和 anchor 相似的作用，大致就是告诉解码器哪些区域可能会有物体； （6）将 object …

2021年5月26日 · Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成，Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。 Scaled Dot-Product Attention公式： Multi-Head Attention公式： Feed-Forward Network公式： 2. Positional Encoding. 如图所示，由于机器翻译任务跟输入单词的顺序有关，Transformer在编码输入单词的嵌入向量时引入了positional encoding，这样Transformer就能够区分出输入单词的位 …

2025年1月31日 · OLA provides leadership and support designed to increase the capacity of educators in Massachusetts public schools to provide an excellent education to English learners (ELs) and world language students in Massachusetts.

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结构，结合二分图匹配损失函数，实现直接预测目标集合，无需NMS后处理。 实验表明，DETR在大型目标检测上表现出色，但在小目标检测上还有提升空间。 目前的检测方法不是直接预测一个目标的集合，而是使用替代的回归和分类去处理大量的proposals以及anchors。 模型的效果会受到一系列 …

The DARTs offer snapshots of district and school performance, allowing users to easily track select data elements over time, and make sound, meaningful comparisons to the state or to 'comparable' organizations.

DETR 将目标检测任务视为集合预测问题，主要目标是设计一个端到端的模型，不依赖人工设计的先验信息（如non-maximum suppression和anchor generation）。 该网络可以分为四个主要部分： 编码器采用 Transformer 架构，可以更好地捕捉图像中的全局上下文，有助于后续移除冗余的预测框。 使用双边匹配损失来将预测框与真实标注进行匹配，未匹配上的预测框会被标记为背景。 在推理时，这一步会被省略，使用一个设定好的阈值来选择置信度较高的预测框作为输出。 …