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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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
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，
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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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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本文提出了一种名为DETR-GA的方法，用于跨域弱监督目标检测。该方法使用 DETR 架构，为编码器添加了多个类查询和为解码器添加
原创
2024-08-07 14:53:32
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实时目标检测中击败YOLO家族？来看看百度飞桨的PaddleDetection团队提出的 RT-DETR究竟强在哪里。众所周知，实时目
原创
2024-07-31 11:36:24
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本文的主要贡献包括：（i）rank-oriented 架构设计，可以促进正预测并抑制负预测，以确保较低的误报率，以及（ii）
原创
2024-08-07 09:28:13
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在依靠前期设计的前景筛选器得到较为准确的前景特征后，Focus-DETR 使用一种有效的操作来获得更为细粒度的特征，利用这些细
原创
2024-08-07 14:18:57
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作者 | 汽车人 编辑 | 汽车人检测 transformer（DETR）通过在训练期间使用一对一二分匹配将查询直接转换为唯一对象，并实现端到端目标检测。最近，这些模型以无可否认的优雅超越了COCO上的传统检测器，然而它们在多个设计（包括模型架构和训练）上与传统检测器不同，因此一对一匹配的有效性尚未完全理解。本文对DETR中的一对一匈牙利匹配和具有NMS的
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2024-08-25 21:12:28
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该篇论文发现Detr收敛慢原因来自匈牙利一对一匹配，于是在训练阶段额外引入object query来学习加噪的gt，提高了收敛速度和精度。
原创
2024-02-26 11:26:01
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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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1.顺序查找当数据存储在诸如列表的集合中时，我们说这些数据具有线性或顺序关系。 每个数据元素都存储在相对于其他数据元素的位置。 由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。 这个过程产实现的搜索即为顺序查找。顺序查找原理剖析：从列表中的第一个元素开始，我们按照基本的顺序排序，简单地从一个元素移动到另一个元素，直到找到我们正在寻找的元素或遍历完整个列表。如果我们遍历完整个列表，则说明正在搜索的元
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
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市场上用于深度学习训练计算机大致情况如下：(1)服务器/工作站(支持2、4、8块GPU架构)：普遍存在噪音大，无法放置于办公环境，必须放到专门的机房，维护成本高，另外数据存储带宽、延迟、容量也不尽如意。(2)分布式集群架构：性能强大，但是开发成本太高(太贵)，是大多数科研单位及个人无法承受。(3)组装电脑：这类特点是价格便宜，但是在散热和功率方面依然是普通家用/游戏电脑标准，稳定性巨差。(4)大部
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
