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Deformable Attention in Deformable DETR

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简介：
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。

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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。
     
  • 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
     
  • Deformable-ConvNets 的预训练模型
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    Deformable-ConvNets的预训练模型是指一种基于可变形卷积网络架构的深度学习模型，经过大规模数据集预先训练，能有效提升视觉识别任务性能。 国内无法下载的Deformable-ConvNets预训练模型resnet_v1_101-0000。
     
  • Deformable-PV-RCNN：源码版变形PV-RCNN
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    Deformable-PV-RCNN: 源码版变形PV-RCNN 是一个基于原始 PV-RCNN 的改进版本，加入了可变形卷积技术以增强点云目标检测的精度和效率。本项目提供详细的源代码，便于研究与学习。 可变形PV-RCNN：通过学习的变形改进3D对象检测 我们提供代码支持和配置文件以再现关于KITTI 3D对象检测的研究成果。我们的工作基于一个干净且开源的项目，用于对3D物体检测方法进行基准测试。 本段落介绍了一种在三维目标检测中应用的学习型变换技术。可变形PV-RCNN是一个高性能点云基础的三维目标检测器。当前最先进的两阶段探测器所采用的方法无法充分适应不同大小的目标、变化中的点云密度以及零件形变和复杂环境下的情况。为此，我们提出了一个受二维可变形卷积网络启发的提案优化模块，该模块可以从存在信息内容的位置自适应地收集特定于实例的特征。 此外，还提出了一种简单的上下文门控机制，它允许关键点在优化阶段选择相关的背景信息。我们在竞争激烈的汽车和骑自行车者的KITTI 3D对象检测基准上表现优于先前发布的方法，并且对于行人和骑行者的方向估计基准测试来说，在基于点云的模型中处于领先水平。
     
  • TF-Deformable-Conv-Layer：TensorFlow中的可变形卷积层实现
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    简介：本文介绍了在TensorFlow框架下实现的一种新颖的可变形卷积层（TF-Deformable-Conv-Layer），该方法通过引入偏移值调整感受野，增强了模型对输入特征图的适应性，尤其适用于处理图像中的细微变化和复杂结构。 这是以下论文的TensorFlow实现：戴继峰、齐浩志、熊玉文、李毅、张国栋、韩寒、魏一辰于2017年发表的《可变形卷积网络》。 该代码可用于旋转训练图和采样地点。基本用法中，DeformableConvLayer是一个自定义的Keras层，因此您可以像使用其他标准层（例如Dense或Conv2D）一样使用它。以下为一个简单的示例： ```python inputs = tf.zeros([16, 28, 28, 3]) model = tf.keras.Sequential() model.add(DeformableConvLayer(filters=6, kernel_size=3, strides=1, padding=valid)) ``` 请注意，代码中的`dilat`可能是未完成的参数列表的一部分。完整的实现可能需要更多的配置选项来正确运行该层。
     
  • Deformable-Convolution-V2-PyTorch：PyTorch中升级版的可变形卷积网络（DCNv2）
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    Deformable-Convolution-V2-PyTorch是基于PyTorch框架实现的可变形卷积网络V2版本，通过引入自适应偏移量计算机制改进特征学习能力。 PyTorch中的Deformable-ConvNets-V2 是此存储库的实现版本，并从原始代码移植而来。有关完整框架的信息，请参考相关文档。在mmdetection代码库中可以找到基于DCNv2的结果展示。 非常感谢强大而干净的框架的支持者们。master分支提供的运算符与pytorch_v0.4.1兼容，而对于使用PyTorch v1.0.0（由Jiajiai 实现）的版本，请参阅相应的文档或代码说明。 多亏了mmlab其他贡献者的努力，DCNv2现在已基于该分支主干纳入正式的mmdetection仓库中。当前实现是使用新的cpp扩展api编写，并支持PyTorch 0.4.1和1.0版本，尽管在速度和内存优化方面存在一些限制。 结果与模型可以在相关文档或代码库中找到。构建过程可以通过执行make.sh脚本完成，有关用法示例，请参见test.py 和 test_modulated.py 文件。该仓库提供了可变形的卷积层实现，并应用于Deformable ConvNets等项目中。
     
  • Modular Attention Network in Referring Expression Comprehension...
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    本文介绍了一种新颖的模块化注意力网络架构，用于提高图像中基于自然语言描述的目标区域识别准确性，在指称表达理解任务上取得了显著效果。 今天是阅读2018年CVPR论文MAttNet源码的第一天。由于这是第一次读论文的源代码，有很多不懂的地方，在此记录每天的学习进度，希望可以不断提高自身能力。该论文训练的第一个步骤是准备训练数据，因此先从tools/propro.py开始学习。这篇论文可以加载refclef、refcoco、refcoco+和refcocog四种数据集，本段落以refclef为例。 首先，在pyutils/refer/refer.py文件中的REFER类里进行实例化操作： ```python refer = REFER(data_root, dataset=refclef, splitBy=unc) ``` 在REFER类中，会先加载refs(unc).p和i这两个文件。
     
  • A Broad Overview of Attention Mechanisms in Deep Learning.pdf
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    本文档提供了对深度学习中注意力机制的全面概述，涵盖了其理论基础、发展历程及在自然语言处理等领域的应用实例。 注意力机制在深度学习模型中的应用非常广泛，涵盖了许多不同的领域和任务。本段落综述了这一主题，并提供了一个关于深度学习中注意力机制的重要概述。通过一个包含注意力模型、统一符号以及全面分类的框架来解释各种注意力机制。文章还总结了评估这些注意力模型的方法，并探讨了一种基于该框架描述注意力模型结构的方式。最后，作者对未来的相关研究方向进行了展望。
     
  • 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。