2021年4月14日 · 文章浏览阅读1.5w次，点赞25次，收藏94次。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 …

A single epoch takes 28 minutes, so 300 epoch training takes around 6 days on a single machine with 8 V100 cards. To ease reproduction of our results we provide results and training logs for …

2024年3月25日 · DETR是第一篇将Transformer应用到目标检测方向的算法。DETR是一个经典的Encoder-Decoder结构的算法，它的骨干网络是一个卷积网络，Encoder和Decoder则是两个基 …

文章浏览阅读2.1w次，点赞28次，收藏262次。实时目标检测(Real-Time Object Detection )过去一直由 YOLO 系列模型主导。YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理，其通常难 …

引言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 …

1 前言. 往期的文章中，笔者从网络结构和代码实现角度较为深入地和大家解析了Transformer模型、Vision Transformer模型（ViT）以及BERT模型，其具体的链接如下：. 本期内容，笔者想和 …

无需后处理：与现有的实时目标检测器相比，rt-detr不需要依赖于nms等后处理步骤，这减少了推理延迟并提高了检测速度。; 高效的混合编码器：为了处理多尺度特征并提高计算效率，rt …

本文为理论分析章节，感兴趣的读者也可以读完本文后移步到下一章的实战章节： Kissrabbit：《目标检测大杂烩》-第15章-实战RT-DETR一、序言转眼间，自DETR被提出已经过去了2年 …

2021年9月26日 · 文章浏览阅读10w+次，点赞263次，收藏1.3k次。深度学习之图像分类（十一）DETR详解深度学习之目标检测（十一）-- DETR详解深度学习之图像分类（十一）DETR详 …

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 …