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一篇很简单的Transformers在目标检测上的应用,也是最近大火的Transformers系列必引的一篇论文,我觉得他和VIT代表了CV对Transformers架构的两种看法吧,VIT是只用Encoder,这也是目前最主流的做法,而DETR则是运用了CNN…
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...
二、DETR的原理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...
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【论文解析】DETR：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers啥都会一点的研究生2475播放·1弹幕深入理解DETR系列及改进上【End-to-EndObjectDetectionwithTransformers】叮当叮当葫芦wa568播放·1弹幕...
DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美FasterRCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像FasterRCNN为后续的很多研究提供了大致的思路。如果本文对你有帮助，麻烦点个赞或在看呗～undefined更多内容请关注微信公众号【晓飞的算法工程笔记】
DETRSelf-Attention的复杂度为。DeformableDETRSelf-Attention的复杂度为。分析细节看原论文几个问题如何理解?为什么不使用相同的和？1.从点乘的物理意义上讲，两个向量的点乘表示两个向量的相似度。2.的物理意义是一样的，都表示同一…
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DETR使用了目前很火的transformer实现了目标检测，同时也是一个真正意义上的anchor-free模型（不像FCOS，用锚点代替锚框）。.DETR主要有以下两个特点：.使用了bipartitematchingloss，为每一个预测框唯一地分配一个gt框.在transformer中使用了paralleldecoding.然而它也有...
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