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Deformable DETR的演示。

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简介：
Deformable DETR 的演示展示了其灵活的特性。该演示旨在清晰地呈现该模型在目标检测任务中的强大能力和高效性。通过观察这个演示，用户可以直观地了解 Deformable DETR 如何通过调整其结构来适应不同的数据集和应用场景，从而实现更准确、更快速的目标检测结果。 此外，该演示也突出了 Deformable DETR 在处理复杂场景时的优势，例如包含遮挡或密集目标的图像。

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  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 可变形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。
  • 可变形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。
  • 基于Detectron2的DETR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。