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
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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0 前言目前很多3D目标检测的工作都朝着多模态融合的方向发展，即是不仅仅使用单张图像或者仅仅使用点云做3D目标检测任务，而是在融合这两种传感器信息上作出一定的探索，今天笔者想要分享的一篇研究工作即是在这方面比较新的文章。 CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection 论文地址：https://arxiv.o
DETR 模型结构源码 End-to-End Object Detection with Transformers（DETR） 论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872 源代码位置： https://github.com/facebookresearch/detr ...
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2021-09-30 21:45:00
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可以看出，代码非常简练，通过实验pytorch在封装的backbone，Transformer
原创
2023-03-25 07:45:18
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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
推荐
原创
2023-04-16 08:41:49
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1、使用模型在detectron2模型（及其子模型）是由功能，如内置build_model，build_backbone，build_roi_heads：from detectron2.modeling import build_model
model = build_model(cfg) # returns a torch.nn.Module1.1、加载/保存检查点from detectron
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2024-05-09 20:34:52
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近年来，基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地，因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR
原创
2023-07-31 14:42:24
774阅读
关于DINO-DETR模型，博主在前一篇博客中介绍了自己复现实验结果所遇到的一些问题，为证明博主的猜想，博主正在使用完整
原创
2024-05-07 12:30:26
436阅读
这不要紧，我们在真正运行该项目时只需要调整batch-size即可，此时博主使用的显卡未NVIDIA P40，显存为24G，可以
原创
2023-04-01 01:35:47
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这篇论文中的贡献之一便是回答了Query到底是什么，Decoder中的Query与Encoder中的key（图像特
原创
2023-04-01 01:36:39
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前面在完成了DETR模型的构建后，我们接下来便是进行数据集构造与模型
原创
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2023-03-25 07:45:50
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目录0、摘要1、引言2、相关工作2.1、集合预测2.2、transformers和并行解码2.3、目标检测基于集合的损失：循环检测器：3、DETR模型3.1、目标检测集合预测损失3.2、DETR架构4、实验5、总结0、摘要提出了一种新的目标检测方法，将其视为直接的集合预测问题。所提方法简化了检测pipeline，有效地移除了对手工设计组件的依赖，如NMS、Anchor生成等对任务相关的
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2024-03-21 20:14:20
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目标检测算法，pipeline太复杂？不同任务人工设计不同的非极大值抑制(NMS)阈值、生成新的锚点(Anchor)？是不是直接戳中了各位开发者的痛点！莫慌，今天小编就为万千开发者破局~这个破局点就是：基于transform的目标检测算法DETR，简洁的pipeline，去除NMS、Anchor设计，且在COCO数据集上的指标与Faster RCNN相当。本项目将为大家详细介绍DETR算法。同时，
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2023-09-08 11:34:48
593阅读
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2023-09-21 08:57:41
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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关于多头注意力机制，就是有多个单头注意力组成的，如下图单头注意力。
原创
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2023-03-25 12:22:51
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关于计算量(FLOPs)参数量(Params)的一个直观理解，便是计算量对应
原创
2023-08-12 10:05:35
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