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
#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
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
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
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
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
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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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
上篇文章阐述了SPPNet网络模型，本篇文章详细阐述Fast RCNN目标检测模型。把Fast RCNN放在SPPNet之后不仅是遵循时间上前后顺序，更因为Fast RCNN也借鉴了SPPNet上面的一些技巧。 Fast RCNN论文：https://arxiv.org/abs/1406.4729 Fast RCNN论
这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文汇总了一些有效的策略。为何小目标（1）基于相对尺度物体宽高是原图宽高的1/10以下的可以视为小目标。目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值（较为通用的值为0.03）的可以视为小目标。（2）基于绝对尺度通常认为绝对尺寸小于32×32的物体可以视为小目标。小目标为什么难检测？（1） 可利用
目标检测方向大佬们都提到的当前检测遇到的问题
当前网络对检测不太友好，预训练一般在ImageNet等用来分类的数据库上正负样本的失衡learning everything（anchor，NMS)anchor-based 和 anchor-free检测的细节（小尺度物体和物体堆等)俞刚《Beyond RetinaNet and Mask R-CNN》目标检测本质上同时在做定位和分类两个任务。目
Abstract尽管由于特征金字塔的设计在目标检测方面取得了重大进展，但在复杂场景中检测低分辨率和密集分布的小目标仍然具有挑战性。为了解决这些问题，我们提出了注意特征金字塔网络，这是一种名为 AFPN 的新特征金字塔架构，它由三个组件组成，以增强小目标检测能力，具体而言：动态纹理注意力、前景感知共同注意力 和 细节上下文注意力。首先，Dynamic Texture Attention动态纹理注意力
作者丨happy 审稿丨邓富城导读本文是华科&地平线关于Transformer的迁移学习、泛化性能方面的深度思考。重点揭示了Transformer的迁移学习能力与泛化性能，同时引出了Transformer在模型缩放与ConvNet缩放不一致的问题。 paper: https://arxiv.org/abs/2106.00666code: https://gi
都到了13了 ~~ 还是基于这个的么办法 自从VIT横空出世以来，Transformer在CV界掀起了一场革新，各个上下游任务都得到了长足的进步，然后盘点一下基于Transformer的端到端目标检测算法！原始Tranformer检测器DETR（ECCV2020）开山之作！
今天聊nms时想起了这个 , 这个不需要nms, 目前nms free还不是太好 后处理还是需要, 好了还是搬运今天的主角把, 大佬们勿怪啊~~ TRansformer之前还是发了一些文章的~~ 这里在说一下哈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Transformer自2017年被提出以来，迅速
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
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和
文章目录一 前言二 Faster RCNN模型详解1 测试（Test）1.1 总体架构1.2 conv layers1.3 RPN1.3.1 anchors1.3.2 cls layer——分类1.3.3 reg layer——回归1.3.4 生成Proposal1.4 RoI pooling1.4.1 为什么需要RoI pooling1.4.2 RoI pooling原理1.5 Classif
1、小目标①像素点小于32*32的物体②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检 测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目 标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来 了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少．③检测模型使用的主干网络与检测任务的差异3、基于多尺度预测（YOLO、Faster R-CNN、SSD）多尺度预测指的是在多个不同尺度的
