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可变形DETR

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简介：
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。

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  • 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。
  • 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。
  • 01_可变形模型.mat
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    这是一个包含可变形模型数据的MAT文件，适用于计算机图形学中的形状编辑和动画制作。 3DMM-Deep3dPortrait中的BFM模型文件。
  • 01-可变形模型.mat
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    01-可变形模型.mat 文件包含了用于实现三维物体变形的各种参数和算法数据。此文件适用于计算机图形学研究与动画制作。 从提供的链接下载文件BaselFaceModel.tgz。解压后，在PublicMM1 文件夹内可以看到01_MorphableModel.mat 文件。
  • 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。
  • 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 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。
  • 可动态变形的OpenGL弹性绳子
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    本项目介绍了一种基于OpenGL技术实现的动态可变形弹性绳子模拟方法，通过物理引擎计算绳子在不同力作用下的形态变化。 OpenGL可运动的弹性绳子。使用弹性网络实现一维弹性物体，并包含两个头文件：一个用于绘制函数，另一个用于物理计算函数。绳子的一端可以手动操控，另一端则在中立控制下自然摆动。