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知乎用户.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...
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...
DETR是FIR提出的基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、没有anchor，结果在coco数据集上效果与FasterRCNN相当，且可以很容易地将DETR迁移到其他任务例如全景分割。引用知乎大佬的画来说，这种做目标检测的方法更合理。
然后剩下的就用DETR那一套，听起来可行。那么就直接干呗，于是YOLOS就出来了。这摘要里面说的42.0的AP,大家看看就行，FLOPS是DETR-R101的两倍，论文也就一行写了这个，最后还没有敢把FPS放出来，不容易啊。
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论文解读，知乎讨论，知乎讨论2论文基本信息领域：目标检测作者单位：FAIR发表时间：2020.5一句话总结：提出了一种不同于之前工作的新目标检测解决方案1.
论文速读-End-to-EndObjectDetectionwithTransformers首页会员发现等你来答登录blackcat关注DETR:目标检测中的Transformer...知乎发现更大的世界打开浏览器继续...
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…
本文不拘泥于Transformer原理和细节实现(知乎有很多优质的Transformer解析文章，感兴趣的可以看看)，着重于Transformer对计算机视觉领域的革新。首先简略回顾一下Transformer，然后介绍最近几篇计算机视觉领域的Transformer文章，其中ViT…
知乎用户.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...
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...
DETR是FIR提出的基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、没有anchor，结果在coco数据集上效果与FasterRCNN相当，且可以很容易地将DETR迁移到其他任务例如全景分割。引用知乎大佬的画来说，这种做目标检测的方法更合理。
然后剩下的就用DETR那一套，听起来可行。那么就直接干呗，于是YOLOS就出来了。这摘要里面说的42.0的AP,大家看看就行，FLOPS是DETR-R101的两倍，论文也就一行写了这个，最后还没有敢把FPS放出来，不容易啊。
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论文解读，知乎讨论，知乎讨论2论文基本信息领域：目标检测作者单位：FAIR发表时间：2020.5一句话总结：提出了一种不同于之前工作的新目标检测解决方案1.
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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…
本文不拘泥于Transformer原理和细节实现(知乎有很多优质的Transformer解析文章，感兴趣的可以看看)，着重于Transformer对计算机视觉领域的革新。首先简略回顾一下Transformer，然后介绍最近几篇计算机视觉领域的Transformer文章，其中ViT…
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