DETR消除了目标检任务中的。Deformable DETR效率高并且收敛快，核心是Multi-Scale Deformable Attention Module。解
原创
2024-07-31 11:37:12
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多尺度的特征融合方法则是取了骨干网(ResNet)最后三层的特征图C3，C4，C5，并且用了一个
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2023-04-16 08:41:49
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Deformable 可变形的DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detectio
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2021-03-15 05:55:00
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已经好久不写深度学习相关的博客了。但是我觉得DETR值得我重新时期来进行详细介绍。D
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2023-02-05 09:55:03
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【导读】FAIR何恺明等人团队提出3D目标检测新框架VoteNet，直接处理原始数据，不依赖任何2D检测器。该模型设计简单，模型紧凑，效率高，在两大真实3D扫描数据集上实现了最先进的3D检测精度。当前的3D目标检测方法受2D检测器的影响很大。为了利用2D检测器的架构，它们通常将3D点云转换为规则的网格，或依赖于在2D图像中检测来提取3D框。很少有人尝试直接检测点云中的物体。近日，Facebook
先前都是在服务器上运行DETR的相关程序，服务器使用的是Linux，所以运行较为简单，但
原创
2023-04-22 07:37:03
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因为DETR本身的计算量大，收敛速度慢。其次是小目标检测效果差。主要原因是Deformable DETR注意
DAB-DETR的作者在Deformable-DETR基础上，将DAB-DETR的思想融入到了Deformable-DETR中，取得了不错的成绩。今天博主通过源码来学习下DAB-Deformable-DETR模型。
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2023-04-29 06:28:59
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书接上回，上篇博客中我们学习到了Encoder模块，接下来我们来学习Decoder模块其代码是如何实现的。 其实Deformable-DETR最大的创新在于其提出了可变形注意力模型以及多尺度融合模块： 其主要表现在Backbone模块以及self-attention核cross-attention的计算上。这些方法都在DINO-DETR中得到继承，此外DAB-DETR中的Anchor Query设
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2023-04-29 06:27:58
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1 空洞卷积1.1 理解空洞卷积在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测，之前的pooling操作使得每个pixel预测都能看到较大感受野信息。因此图像分
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2019-11-30 23:46:00
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一、原理 发展脉络：DETR是FACEBOOK基于transformer做检测开山之作，Deformable DETR加速收敛并对小目标改进，TESTR实现了端到端的文本检测识别，DPText-DETR做了精度更高的文字检测。 原理及代码较为复杂，目前还在研究中并不断完善本博客，建议也参考下他人的解读。DETR 2020 FACEBOOK：原理https://shihan-ma.github.io
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2023-11-08 19:24:07
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Deformable conv赋予了CNN位置变换的能力，与普通卷积的对比如下。可以看到，在每个特征点上，会产生一个偏移，变成 不规则的卷积（感觉本质上，就是让CNN自己去学习感受野）。 思想于STN（Spatial Transform Network），但它们有着巨大的差别： STN得到的是全
原创
2022-01-17 16:36:45
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# 科普文章：PyTorch中的可变形卷积（Deformable Convolution）
## 简介
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。而可变形卷积（Deformable Convolution）提供了一种更灵活的方式来处理图像中的变形和扭曲，从而提高了模型的性能。在本文中，我们将介绍PyTorch中的可变形卷积的基本原理和实现方式，并通过代码示例来展
原创
2024-04-23 03:26:43
540阅读
这是一种简单而高效的端到端目标检测框架，可以有效地将检测头的GFLOPs减少60%，同时保持99%的原始性能。高效交错多尺度编码器
原创
2024-08-05 12:19:19
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不幸的是，这两个任务之间的空间不对齐严重阻碍了DETR的训练。另一方面，先前的基于RCNN的目标检测工作表明，共享用于分类
原创
2024-08-02 09:48:05
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选择性搜索在不知道对象的语义类别的情况下，生成可能对象周围的框。例如，UP-DETR 将Transformer预训练为检测图像中的随机Patch，DETReg 将Transformer预训练为将对象位置和特征与从选择性搜索方案生成的先验匹配，最近，Siamese DETR使用从不同视角的对应框中提取的查询特征定位目标框。具体而言，作者选择了一种名为H-Def
原创
2024-08-07 13:50:18
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近期拜读了facebook的最新力作DETR，不得不说被这极致的暴力美学惊艳到了，对于当下目标检测算法，不管是anchor free 还是anchor based，都存在一大诟病，该算法提出了一条解决思路首先简要说明该算法的主体思路之所以称之为暴力美学是因为，该算法几乎抛弃所有的先验规则约束，一句话，网络直接预测坐标，来，直接上图说话结构相对的明了，但我们依然化繁为简，图片输入后经过常规backb
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2024-04-14 12:00:38
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1 Abstract This approach was published On "Deformable Templates for Face Recognition" by Alan L. Yuille. I found that the method for eye recognition i
原创
2022-01-13 15:53:52
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DETR解读 文章目录DETR解读1 贡献点2 模型结构2.1 Backbone2.2 Transformer2.2.1 Position Embedding2.2.2 Encoder & Decoder2.3 Head3 损失函数4 相关工作 1 贡献点DETR takes object detection as a direct set prediction problem, whic
