#今日论文推荐#ECCV 2022 | 通往数据高效的Transformer目标检测器本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。Detection Transformer
什么检测器能够兼顾准确率和模型效率？如何才能实现？最近，谷歌大脑 Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le 提出新架构 EfficientDet，结合 EfficientNet（同样来自该团队）和新提出的 BiFPN，实现新的 SOTA 结果。在计算机视觉领域，模型效率的重要性越来越高。近日，谷歌大脑团队 Quoc V. Le 等人系统研究了多种目标检测神经网络
问题本文首先提出了一个目前一阶目标检测器存在的普遍问题就是在head部分将分类和定位这两个任务并行的来做了。这样的话就存在两个任务之间不对齐的问题。因为两个任务是的目标不一样。分类任务更加关注目标的显著的，关键的特征。而定位任务更加关注图像的边界特征。这就导致当使用两个独立的分支来进行预测的时候，会导致一定程度上的结果的不能对齐。如上图所示，第一张中的result列，绿色和红色的方块表示的是在定位
从R-CNN到Faster R-CNN谈谈物体检测问题解析物体检测模型从R-CNN到Faster R-CNN代表着深度学习模型在物体检测领域取得了关键性的突破，与传统的物体检测方法产生了分离，把物体检测带进了深度学习时代。模型进化流程：R-CNN
(1) 候选区域选择(2) CNN特征提取(3) 分类与边界框回归Fast R-CNN
引入ROI Pooling层，输入图片无需缩放Fas
转自:新智元【导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别Ima
CV计算机视觉核心08-目标检测yolo v3对应代码文件下载： 需要自己下载coco的train2014和val2014： 对应代码（带有代码批注）下载：一、数据集：这里我们选择使用coco2014数据集： 其中images、labels、5k.txt、trainvalno5k.txt是必须要的： 其中image存放训练数据和validation数据： labels文件夹中存放标签，且与上面训练
文章目录 目标检测评价指标IoU（交并比）Precision（查准率）和Recall（查全率）TP、FP、FN、TNAP、mAP实际计算方法实例级下的AP计算 一、目标检测 目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标并用矩形框确定它们的位置、大小和类别。 二、评价指标 &n
开始之前，先上一下swin transformer 结构图 首先从模型训练开始，训练模型py文件位于项目根目录/tools/train.py，该文件中整体结构简单，仅有一个main函数。为了方便程序
该作者写的细节我认为应该是 SimOTA 的细节。 OTA 论文回顾：SimOTA 来自于 YOLOX 论文：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf ，是 OTA 的简化, OTA 使用 Sinkhorn-Knopp Iteration 来求解 cost 矩阵。 OTA 是直接基于规则，直接用 k 个最小 cost 值的候选框作为正样本。
摘要受深度估计固有的模糊性限制，目前基于相机的3D目标检测算法性能陷入瓶颈。直观地说，利用时序多视图立体（MVS） 技术是解决这种模糊性的可能途径。然而，传统MVS方法应用于 3D 目标检测时有两方面的缺陷：1）所有视图之间的亲和度测量计算成本高；2）难以处理室外移动场景。为此，论文提出了一种有效的立体方法来动态选择匹配候选的尺度，使其适应移动目标。论文提出的方法名为BEVStereo，BEVSt
论文标题：Voxel Transformer for 3D Object Detectioniccv2021 现在点云的做法大多是在点云上进行 例如首先将点云group化 然后进行分组地transformer 而这篇文章提出了一种基于voxel的transformer 可以应用于基于voxel的检测器上 方便进行voxel 3d环节的提取全局特征。 老规矩 上图！ 可以看出文章的主要创新之处在于3
概述DETR使用了目前很火的transformer实现了目标检测，同时也是一个真正意义上的anchor-free模型（不像FCOS，用锚点代替锚框）。DETR主要有以下两个特点：使用了bipartite matching loss，为每一个预测框唯一地分配一个gt框在transformer中使用了parallel decoding然而它也有两个明显的缺点：难以检测小物体由于使用了transform
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2023-05-31 11:58:53
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Transformer之前在NLP领域大放异彩，但是在CV界平平无奇。自从ECCV20这篇基于transformer的目标检测模型DETR发表以后，transformer在CV中应用的探索越来越广泛，今天先粗浅的解读一下这篇论文，剩下的慢慢学习。在目标检测领域，Faster RCNN无疑是最经典的模型之一。但他需要很多anchor，proposal，以及非常复杂的后处理NMS过程，这些操作是比较冗
本文为检索该领域文章后做的简单记录，没有模型结构的详细介绍，不过其中两三篇文章已是目前目标检测领域的SOTA（截止到21年8月） ！ a、End-to-End Object Detection with Transformers：最早将Transform
作者丨Edison_G最近我看了一些之前的检测框架，发现有两个很有意思，不错的框架，接下来我给大家简单分析下，希望给大家带来创新的启示！论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf源代码地址：https://github.com/hustvl/YOLOS1前言Transformer能否从纯序列到序列的角度执行2D目标级识别，而对2D空间结构知之甚少？为了回答这
1 简要 多目标跟踪(MOT)任务的关键挑战是跟踪目标下的时间建模。现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。在今天分享中，研究者提出了第一个完全端到端多目标跟踪框架MOTR。它学习了模拟目标的长距离时间变化。它隐式地执行时间关联
DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 论文: End-to-End Object Detection with TransformersIntroduction 之前也看过一些工作研究将self-attention应用到视觉任务中，比如Stand-Alone S
前言 本文介绍了在图像预处理调参、模型训练调参等方面中的技巧，并提醒读者要多注意数据的分布和呈现的状态。作者 | mo7022515woCV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整计算机视觉入门1v3辅导班对卷积网络来说，所学习的就是数据集的数据分布，你的卷积核参数最后形成的也是对数据集中特征分布的认知。1、预处理技巧分享图像预处理部分调参的主要目的是对输入数据进行增强，使得网络模型在训练的
1. 前言最近KITTI的3D目标检测榜刷出了一个新的Top One双阶段算法3D-CVF。做算法，有时间需要跟紧新的网络架构。所以这篇博客主要分析这篇论文3D-CVF: Generating Joint Camera and LiDAR Features Using Cross-View Spatial Feature Fusion for 3D Object Detection。作为arxiv
之前我们有讲过如何将transformer引入CV领域，想去看看的同学可以点击这里：【Transformer学习笔记】VIT解析VIT论文中最后的实验解决的是一个多分类任务。那么transformer的结构能不能用来解决目前cv领域大热的目标检测问题呢？DETR，DEtecion TRsformer就是为了回答这个问题而诞生的。而且它的做法并不是只是直接用transformer结构将传统目标检测网
