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
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
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
论文总结这是2019年CVPR的一篇文章，本文提出了一种新的利用循环神经网络来做三维目标检测的方法。并且使用了类似于BERT中讲图像分割成patch的方法来处理大型的点云场景。本文的实验效果一般，速度在kitti排行榜上也很一般，不知道为什么能发CVPR. 下面简单介绍一下本文的主要思想。作者首先讲点云场景划分为大小的patch，并将其在轴上投影得到一个深度图。使用PointNet来处理点云，使用
目录文章侧重点网络结构上下文增强模块交叉特征增强TransT网络结构可视化结果分析n=1n=2n=3n=4 Transformer这个香饽饽怎么能不用来迁移到目标追踪里呢。 本篇文章分析TransT。 Transformer Tracking.文章侧重点这篇文章是利用Transformer设计了一个新的基于注意力的特征融合网络和一个Siamese结构的集成该融合网络的追踪方法TransT。
#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
大雁与飞机假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，如下图所示： 假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。现在做如下的定义： True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。 False positives: 大雁的图片被错误地识
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
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
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
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
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
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。01、摘要多目标跟踪(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
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
