目标检测 - Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

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#目标检测 #计算机视觉 #DETR #可形变卷积 #Deformable DETR

该博客探讨了DETR在目标检测中的局限性，如收敛速度慢和处理小目标的困难。通过引入可形变注意力模块，提出了Deformable DETR，旨在解决Transformer在图像特征处理中的效率问题。文章介绍了Deformable DETR的结构，包括多尺度可形变注意力模块和两阶段变形Transformer，以及这些改进如何提高性能并减少训练时间。同时，还讨论了进一步的优化策略，如迭代框精炼和两阶段解码器。实验结果显示效果显著，但仍有改进空间，建议深入理解DETR源码以进行更多研究。

文章目录

0. 前言

  • 相关资料：
  • 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Deformable

1. 要解决什么问题

  • DETR存在一些问题：
    • 收敛速度慢（需要训练更多的epochs）
    • Transformer处理图像数据时，feature spatial resolution受限。
  • Faster RCNN中，处理小目标问题一般是使用FPN。但在DETR中，使用FPN并不现实。因为会导致计算量大幅度增加。
  • 而DETR中存在的问题，都可以归结为，在使用Transformer处理图像特征时，会处理所有可能的空间位置。
    • 可能意思是，处理的位置太多了，没有抓住重点？
    • 原文如下

The core issue of applying Transformer attention on image feature maps is that it would look over all possible spatial locations.

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本周主要学习和研究了目标检测领域的 Deformable DETR（Deformable Transformers for End-to-End Object Detection）。该方法通过引入可变形注意力模块，结合稀疏采样和多尺度特征融合，显著提升了检测任务的性能和效率。相比传统方法，Deformable DETR在收敛速度和小目标检测性能方面具有显著优势。
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大多数工作（刘等，2018a；帕玛等，2018；儿童等，2019；黄等，2019；何等，20109；王等，2020a；胡等，2019；拉马钱德兰等，2019；邱等人，2019；贝尔塔吉等人，2020年；安斯利等人，2020年；Zaheer等人，2020年）遵循这一范式。虽。
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DETR最近被提出，旨在消除目标检测中许多手工设计组件的需要，同时表现出良好的性能。然而，它在收敛速度较慢和特征空间分辨率有限方面存在问题，这是由于Transformer注意模块在处理图像特征图时的局限性。为了减轻这些问题，我们提出了Deformable DETR，其注意模块仅关注围绕参考点的一小组关键采样点。Deformable DETR可以在比DETR少10倍的训练时期内实现更好的性能（特别是在小目标上）。对COCO基准的大量实验证明了我们方法的有效性。
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好的，我现在需要处理用户关于可变形变换器（Deformable Transformers）在端到端目标检测中的应用的问题。首先，我应该回顾一下已有的知识，确保自己理解Deformable Transformers的基本概念和它们在目标检测中的作用...
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