知乎用户.刚看到论文题目的时候，我以为它是像翻译一样，按照某种规则得到一个不定长的序列。.后来仔细看论文和代码，才发现它的输出是定长的：100个检测框和类别。.从这种角度看，DETR可以被认为具有100个adaptiveanchor，其中Encoder和ObjectQuery分别对特征...
二、DETR的原理刚看到论文题目的时候，我以为它是像翻译一样，按照某种规则得到一个不定长的序列。后来仔细看论文和代码，才发现它的输出是定长的：100个检测框和类别。某自动化所的学长说，这种操作可能跟COCO评测的时候取top100...
DETR是FIR提出的基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、没有anchor，结果在coco数据集上效果与FasterRCNN相当，且可以很容易地将DETR迁移到其他任务例如全景分割。引用知乎大佬的画来说，这种做目标检测的方法更合理。
然后剩下的就用DETR那一套，听起来可行。那么就直接干呗，于是YOLOS就出来了。这摘要里面说的42.0的AP,大家看看就行，FLOPS是DETR-R101的两倍，论文也就一行写了这个，最后还没有敢把FPS放出来，不容易啊。
用了什么方法3.效果如何4.还存在什么问题&可借鉴之处0.前言相关资料：arxivgithub论文解读，知乎讨论，知乎讨论2论文基本信息领域：目标检测作者单位：FAIR发表时间：2020.5一句话总结：提出了一种不同于之前工作的新目标检测解决方案1.
论文速读-End-to-EndObjectDetectionwithTransformers首页会员发现等你来答登录blackcat关注DETR:目标检测中的Transformer...知乎发现更大的世界打开浏览器继续...
一篇很简单的Transformers在目标检测上的应用,也是最近大火的Transformers系列必引的一篇论文,我觉得他和VIT代表了CV对Transformers架构的两种看法吧,VIT是只用Encoder,这也是目前最主流的做法,而DETR则是运用了CNN…
本文不拘泥于Transformer原理和细节实现(知乎有很多优质的Transformer解析文章，感兴趣的可以看看)，着重于Transformer对计算机视觉领域的革新。首先简略回顾一下Transformer，然后介绍最近几篇计算机视觉领域的Transformer文章，其中ViT…
给力就完事了。给力到ECCVunderreview的时候挂在arixv上公然放出submissionid也不想喷它。毕竟看完...
以上是Transformer各部分原理的讲解。接下来我们阐述DETR的网络结构。二、DETR的原理刚看到论文题目的时候,我以为它是像翻译一样,按照某种规则得到一个不定长的序列。后来仔细看论文和代码,才发...
DeformableDETR论文学习AbstractDETR提出在目标检测方法中去除人为组件,也可保持优异性能。但由于Transformer注意力模块只能有限地处理图像特征图,它的收敛速度就比较慢,特征...
DETR先用CNN将输入图像embedding成一个二维表征,然后将二维表征转换成一维表征并结合positionalencoding一起送入encoder,decoder将少量固定数量的已学习的obje...
可变形注意力Query部分是特征图线性投影后的结果，元是特征图直接预测offset(2*核元素数)，权重（核元素数，后面过Softmax归一化）。Key则是原始特征图。对于每个PIXEL预测周围PIXE...
本文作者:飞奔的啦啦啦|来源:知乎https://zhuanlan.zhihu/p/313684358UP-DETR:UnsupervisedPre-trainingforObjectDetectionwithTransformers论...
DETR先用CNN将输入图像embedding成一个二维表征,而后将二维表征转换成一维表征并结合positionalencoding一块儿送入encoder,decoder将少许固定数量的已学习的obj...
在这篇论文中,他们进一步扩展了DETR的pipeline用于全景分割任务,这是一个最近流行和具有挑战性的像素级识别任务。为了简单解释全景分割的任务,它统一了2个不同的任务,一个是传统的语...
今年CVPR共有1200多篇论文被接收,官方评出了最佳论文,民间则评出了最差论文。2019年CVPR有哪些糟糕的论文?这个问题不仅在知乎上火了,甚至被出口到了国外论坛ML...
不过不管怎么说，我认为也担得起bestpaper，只是很好奇vit和detr怎么连bestpaper提名都没上，从novelty上来讲的话，这两篇是大规模采用transformer到CV的开...