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论文涉及的东西很多，本博客逐步添加，欢迎提出修改意见。资源：论文地End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文阅读笔记最新发布sysuAI18yasuo08-01272End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文阅读笔记这...
论文解读：DETR《End-to-endobjectdetectionwithtransformers》，ECCV20200.论文基本信息1.论文解决的问题问题2.论文贡献3.方法框架主干网络transformer：4.目标检测转化为集合预测问题5.配对方式-bipartiematchingloss损失函数6.Transformer
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分别对特征和Anchor进行...
文章目录0.前言1.要解决什么问题2.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，说会release论文解读，知乎讨论论文基本信息领域：目标检测作者单位：商汤发表时间：2020.10一句话总结：在DETR中加入了Deformable1.
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的框有关，我认为他说的有道理。
参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin-博客园背景：DERT存在的问题：（1）训练时间长，收敛速度慢（2）在小物体上的表现较差：其他的...
论文的motivation来自传统的C3D模型对长距离的时空关系捕捉有限（往往只能处理几秒钟），所以作者提出主要的做法是将输入视频抽象成从每个帧中提取的图像patch的时间-空间序列，然后利用自注意力机制显式地将每个patch与视频中的其他patch进行
#目标检测#End-to-EndObjectDetectionwithTransformers基于Transformers的端到端目标检测我们提出了一种新的方法，将目标检测看作是一个直接的集预测问题。我们的方法简化了检测流水线，有效地消除了许多手…
DeformableDETR借鉴了DCN的思想，提出可变形注意力机制——每个特征像素不必与所有特征像素交互计算，只需要与部分基于采样获得的其它像素交互，并且这些采样点的位置是可学习的。.这是一种局部(local)和稀疏(sparse)的高效注意力机制，能够解决DETR收敛慢与...
本文首发于Smarter公众号，公众号排版看起来舒服一点自从Transformer出来以后，Transformer便开始在NLP领域一统江湖。而Transformer在CV领域反响平平，一度认为不适合CV领域，直到最近计算机视觉领域出来几篇Trans…
论文涉及的东西很多，本博客逐步添加，欢迎提出修改意见。资源：论文地End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文阅读笔记最新发布sysuAI18yasuo08-01272End-to-EndObjectDetectionwithTransformers论文阅读笔记这...
论文解读：DETR《End-to-endobjectdetectionwithtransformers》，ECCV20200.论文基本信息1.论文解决的问题问题2.论文贡献3.方法框架主干网络transformer：4.目标检测转化为集合预测问题5.配对方式-bipartiematchingloss损失函数6.Transformer
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分别对特征和Anchor进行...
文章目录0.前言1.要解决什么问题2.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，说会release论文解读，知乎讨论论文基本信息领域：目标检测作者单位：商汤发表时间：2020.10一句话总结：在DETR中加入了Deformable1.
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的框有关，我认为他说的有道理。
参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin-博客园背景：DERT存在的问题：（1）训练时间长，收敛速度慢（2）在小物体上的表现较差：其他的...
论文的motivation来自传统的C3D模型对长距离的时空关系捕捉有限（往往只能处理几秒钟），所以作者提出主要的做法是将输入视频抽象成从每个帧中提取的图像patch的时间-空间序列，然后利用自注意力机制显式地将每个patch与视频中的其他patch进行
#目标检测#End-to-EndObjectDetectionwithTransformers基于Transformers的端到端目标检测我们提出了一种新的方法，将目标检测看作是一个直接的集预测问题。我们的方法简化了检测流水线，有效地消除了许多手…
DeformableDETR借鉴了DCN的思想，提出可变形注意力机制——每个特征像素不必与所有特征像素交互计算，只需要与部分基于采样获得的其它像素交互，并且这些采样点的位置是可学习的。.这是一种局部(local)和稀疏(sparse)的高效注意力机制，能够解决DETR收敛慢与...
本文首发于Smarter公众号，公众号排版看起来舒服一点自从Transformer出来以后，Transformer便开始在NLP领域一统江湖。而Transformer在CV领域反响平平，一度认为不适合CV领域，直到最近计算机视觉领域出来几篇Trans…
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