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Deformable-DETR是一种可变形的DETR。

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简介:
可变形DETR系统基于,, ,,,。 该存储库包含论文《可的正式实现》。可变形DETR是一种高效且快速收敛的端到端对象检测器,它利用一种创新性的基于采样的注意力机制,有效地减轻了传统DETR模型在高复杂度和收敛速度方面所面临的挑战。 这一方法旨在消除物体检测过程中对大量手工设计的组件的依赖,同时保持出色的性能水平。 然而,由于Transformer注意力模块在处理图像特征图时存在一定的限制,导致其收敛速度相对较慢并且特征空间的分辨率受到制约。 为了克服这些局限性,我们提出了一种可变形DETR方案,其注意力模块仅关注参考点周围的关键采样点。 实验结果表明,可变形DETR在性能上优于标准DETR模型(尤其是在检测小物体时),并且训练时间能够缩短10倍。 通过在COCO基准数据集上的广泛实验验证了我们所提出方法的有效性。 该项目的授权协议为 , 。 变更日志详细记录了主要更新和修改情况,请参阅 。 如果您在研究中发现可变形DETR具有显著价值,请进行引用。

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客服
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  • Deformable Attention in Deformable DETR
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    本文提出了一种名为Deformable DETR的目标检测框架,引入了可变形注意力机制以提高效率和性能,适用于大规模视觉识别任务。 可变形DETR的变形注意机制(Deformable Attention with Range Transformation, DART)是一种在标准Transformer架构基础上改进的方法,旨在通过引入局部注意力范围来提高模型处理大规模数据集的能力,同时保持计算效率。这种方法特别适用于那些需要高效处理大尺度特征图的任务,如物体检测和语义分割等场景。DART允许网络自适应地关注输入特征中的关键区域,并且能够灵活调整注意力机制的大小与形状,从而在不显著增加计算成本的情况下实现更好的性能表现。
  • DETR
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    可变形DETR是一种改进版的目标检测模型,它在标准DETR框架基础上引入了可变形注意力机制,有效提升了长距离依赖的信息获取能力,适用于处理高分辨率特征图,显著提高了目标检测精度和效率。 Deformable DETR 模型有两个官方权重文件:r50_deformable_detr_plus_iterative_bbox_refinement_plus_plus_two_stage-checkpoint.pth 和 r50_deformable_detr_plus_iterative_bbox_refinement-checkpoint.pth。
  • DETR:Deformable-DETR
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    可变形DETR(Deformable-DETR)是一种先进的目标检测模型,通过引入可变形注意力机制改进了原始DETR框架,显著提升了大尺度对象和密集场景下的性能。 可变形DETR 是一种高效且快速收敛的端到端对象检测器。它通过引入一种基于采样的有效注意力机制来解决标准 DETR 在处理高复杂性和缓慢收敛问题上的局限性,尤其是在特征空间分辨率有限的情况下。 最近提出的 DETR 旨在消除物体检测中对许多手工设计组件的需求,并展示了良好的性能表现。然而,由于 Transformer 注意模块在图像特征图上应用时的限制,DETR 存在训练过程慢且小目标识别效果不佳的问题。 为了解决上述挑战,我们提出了可变形 DETR(Deformable DETR),其关注机制仅针对关键采样点而非整个区域进行操作。这使得模型能够更高效地处理特征图,并显著提高了对较小物体的检测性能,在训练时间上也比标准 DETR 减少了十倍。 大量在 COCO 数据集上的实验验证了我们方法的有效性,表明可变形 DETR 相较于原版 DETR 在多个方面都取得了明显的改进。
  • Deformable DETR演示版
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    Deformable DETR是一款基于Transformer架构改进的目标检测模型,通过引入可变形注意力机制,在各种视觉识别任务中实现了高效且精确的物体检测能力。 Deformable DETR演示版本提供了一个展示模型功能的平台。
  • R50-Deformable-Detr-Checkpoint-Pth
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    这段标题看起来像是一个深度学习模型文件的名字,具体指的是一个名为Deformable DETR的目标检测模型在特定数据集(可能是COCO)上的训练权重。这个模型结合了可变形卷积和DETR架构的优点,用于提高复杂场景下的目标检测精度。 r50-deformable-detr-checkpoint.pth
  • DETR: DEtection with TRansformer
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    DETR是一种基于Transformer架构的目标检测模型,它采用了一种新颖的方法来解决目标检测问题,摒弃了传统的区域提议网络(RPN),直接回归物体边界框和分类标签。 DETR是首个将Transformer应用于目标检测的模型,实现了在CV界使用transformer完成下游任务的目标。该资源包含了完整的DETR代码(包括训练代码、测试代码),并且已经全部调试通过,无需任何修改即可直接运行;还包括COCO数据集、API曲线、训练权重和测试权重等所有必要文件。按照惯例,下载后可以直接使用,不需要进行额外的配置或调整。如果在使用过程中遇到问题,请随时联系我寻求帮助。
  • DETR标注_README.pdf
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    本PDF文件详细介绍了DETR(基于检测的 transformers)模型的数据集标注方法和相关实践技巧,旨在帮助研究者更好地理解和应用该技术。 本段落介绍了一种名为DETR(Detection Transformer)的目标检测模型,该模型采用Transformer替代了传统手工设计的目标检测流程,并且在ResNet上与Faster R-CNN相匹配。此外,还提供了DETR的PyTorch训练代码和预训练模型。
  • DETR图像测试脚本
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    DETR图像测试脚本是一款用于评估和验证基于Transformer架构的DETR模型在各种图像数据集上的性能工具。此脚本简化了实验流程,支持快速迭代与优化。 DETR 官方仅提供了训练代码,并未提供测试程序。网上也少有实用的教程。detr-test可用于测试自己训练的结果,只需导入自己的权重文件并加载图片,即可显示检测框及标签名。
  • 基于Detectron2DETR实现方案
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    本项目基于Detectron2框架实现了先进的DETR目标检测模型,旨在提供一个高效、易用且性能优越的目标检测解决方案。 DETR.detectron2 已被弃用,请查看我们基于新实现的版本,该版本更加用户友好。 安装步骤: 1. 安装cvpods。 2. 进入 `detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16` 目录。 3. 执行命令:`pods_train --num-gpus 8` 配置和结果如下: | 配置 | COCO AP (无RC) | COCO AP (带RC) | |----------------------------------|-----------------|-----------------| | detr.res50.c5.coco.multiscale.150e.bs16 | 38.8 | 39.5 | “ RC ”是指RandomCrop,它为模型带来了大约1%的AP改善。
  • DETR学习心得分享.pptx
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    本PPT旨在分享关于DETR(基于Transformer的端到端目标检测框架)的学习体会与实践总结,涵盖其理论基础、关键技术及应用案例分析。 关于transformer技术的应用文章分享:DETR(End-to-End Object Detection with Transformers),介绍了使用Transformer进行端到端目标检测的方法。