论文阅读：End-to-End Object Detection with Transformers

最新推荐文章于 2025-02-22 11:37:40 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35284431/article/details/115264801
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目标检测：End-to-End Object Detection with Transformers【方法解读】
sinat_39783664的博客
07-14 566
End-to-End Object Detection with Transformers论文中方法的详细解读
DETR:End-to-End Object Detection with Transformers
勤劳鸟儿
10-11 1728
摘要第一句话，作者就阐明了我们使用的是一种新的思想，不同于以往的目标检测算法，作者将目标检测看做成集合预测的问题。由于思想的转变，该框架实际上真正做到了端到端的预测，在当前流行的目标检测算法里面，不管是one-stage的还是two-stage的算法，难免都要有其他的处理操作，比如nms的后处理，anchor base的网络等，他们都没有做到真正的端到端（在这里，我认为端到端其实可以理解为–给定一张输入的图片，模型能够直接输出完整的结果，而不再需要其他的后续操作）。
DETR- End-to-End Object Detection with Transformers 论文解析Yannic Kilcher版本
06-14
DETR- End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)，来自需要你懂得的网站视频，生肉版本。
[目标检测新范式]DETR --- End-to-End Object Detection with Transformers
热门推荐
梦坠凡尘
05-29 5万+
论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872 代码：https://github.com/facebookresearch/detr 参考 https://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/86533005
【论文带读（1）】《End-to-End Object Detection with Transformers》论文超详细带读 + 翻译
2301_80464369的博客
02-22 1100
End-to-End Object Detection with Transformers论文逐段翻译总结带读，快来看看！
paperreading：《End-to-End Object Detection with Transformers》
yuansiming0920的博客
12-14 361
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf. ECCV 2020 1 Background 目标检测的目标是对每个感兴趣的目标去预测一组bounding boxes和类别标签。 现代检测器以一种间接的方式来解决集预测任务，通过在一些prosoals、anchors或者中心点上定义替代回归和分类问题。他们的性能很明显受到后处理步骤的影响，为了简化这些方法，本文作者直接提出了一个直接集合预测方法去绕过那些间接的任务。 这种end-to-end的方法在一些机器翻译或者语音.
论文解读：End-to-End Object Detection with Transformers
a486259的博客
06-23 1444
DETR提出了一种将对象检测视为集合预测问题，有效地消除了许多手工设计的组件的需要，如NMS或锚框生产机制，显式地编码了我们对任务的先验知识。新框架被称为检测transformer或DETR，其架构为transformer encoder-decoder，通过set-baseed global loss迫使模型的预测结果与真实框一一对应。给定一组固定的关于学习目标query小型集合，DETR直接对目标和全局图像上下文之间的关系进行推理，以直接并行输出最终的预测集。与许多其他现代
详解DETR （End-to-End Object Detection with Transformers）
weixin_43662553的博客
08-22 5683
详解DETR （End-to-End Object Detection with Transformers）
DETR：End-to-End Object Detection with Transformers
m0_61595251的博客
11-26 1895
将目标检测看作一个集合预测的问题任务：给定一张图片，预测一组框，每个框需要得到坐标信息和包含的物体类别信息，将框可以视为集合，不同图片所对应的框不同，则所对应的集合就不同去除：NMS、生成anchor提出了一个全新的用于目标检测的DETR框架利用了Transformer和二分图匹配，使框架是一个端到端可学习网络在COCO数据集和全景分割上达到了很好的效果自注意力带来的全局信息使之在大物体上效果更好。
HOTR: End-to-End Human-Object Interaction Detection with Transformers论文阅读笔记
weixin_59340037的博客
03-18 1402
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、本文的内容二、研究方法1.detection as set prediction2.HOTR 结构训练HOTR欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UM.
计算机视觉目标检测——DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)
weixin_51454889的博客
12-22 2480
本周主要学习了DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）目标检测算法及其相关内容。DETR通过引入Transformer，将目标检测任务视为集合预测问题，首次实现了端到端的目标检测，无需NMS后处理和anchor设计（相较于YOLO），显著简化了模型训练和部署流程。论文的核心贡献包括设计了基于二分图匹配的目标函数，确保输出的独特性，并通过Transformer的encoder-decoder架构实现了高效的目标检测。
End-to-End_Object_Detection_with_Transformers_detr.zip
08-24
End-to-End_Object_Detection_with_Transformers_detr
ECCV 2020 DETR:《End-to-End Object Detection with Transformers》
TTTree_的博客
11-03 736
最近在学这篇文章方法，先记录一下看到比较好的博客，有机会再更。 object queries : https://blog.csdn.net/u010734277/article/details/106502774 Transformer: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1651219987457222196&wfr=spider&for=pc ...
论文精读:detr:End-to-End Object Detection with Transformers
qq_52053775的博客
08-11 1436
我们的方法简化了检测管道，有效地消除了许多手工设计的组件的需要，如非最大抑制程序或锚定生成，显式地编码了我们对任务的先验知识。新框架的主要成分，称为DEtection TRansformer或DETR，是一个基于集合的全局损失，通过二部匹配迫使独特的预测，以及transformer encoder-decoder架构。给定一组固定的小型学习对象查询，DETR对对象和全局图像上下文之间的关系进行推理，以直接并行输出最终的预测集。与许多其他现代探测器不同，这个新模型在概念上很简单，不需要专门的库。...
论文阅读笔记：End-to-End Object Detection with Transformers
HollowKnightz的博客
01-20 2838
论文阅读笔记：End-to-End Object Detection with Transformers
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers快速介绍
weixin_41620490的博客
04-27 796
文章直接使用了transformer结构来做目标检测，流程如下图像（[B, 3, 800, 1066]）经过CNN(可以为resnet-50）卷积，得到特征图([B, 256, 25, 34])图像位置编码，可以是learned positional encoding，也可以是基于sin/cos函数的 【B, 256, 25,34】特征图+位置编码建立nn.transformer(d_model), 这里的d_model为25*34。
论文阅读：DETR:End-to-End Object Detection with Transformers
qq_53086461的博客
11-30 2261
transformer 端到端目标检测 DETR
【论文阅读笔记】End-to-End Object Detection with Transformers
时光机 °的博客
10-11 1472
现有大多数检测算法，都依赖于一些初始猜测。不管是基于proposal的二阶目标检测算法，还是anchor-based、anchor-free的一阶目标检测算法，都是没有直接去预测集合预测的，而是设计了一个替代的任务（回归和类别概率）来解决目标检测问题。现代目标检测器的检测性能很受后处理步骤的影响，比如（1）密集预测边界框的消除；（2）anchor集合的额设计；（3）将目标分配给anchor的启发性方法；
【论文精读】【DETR】End-to-End Object Detection with Transformers
weixin_44184852的博客
03-08 1651
我们提出了一种新的方法，将目标检测视为一个直接的集合预测问题。我们的方法简化了检测管道，有效地消除了对许多手工设计组件的需求，如非极大抑制程序或锚生成，它们显式地编码了我们关于任务的先验知识。新框架的主要成分被称为检测Transformer model或DETR，是基于集合的全局损失，通过二分匹配强制进行独特的预测，以及Transformer model编码器——解码器架构。给定一组固定的学习对象查询，DETR推理对象和全局图像上下文的关系，以并行直接输出最终的预测集。
DETR： End-to-End Object Detection with Transformers
最新发布
03-21
### DETR 模型概述 DETR (Detection Transformer) 是一种基于变压器架构的目标检测方法，它通过将目标检测视为集合预测问题来简化传统的两阶段管道[^3]。该模型的核心思想在于使用编码器-解码器结构，其中自注意力机制能够显式建模序列中所有成对交互关系，这使得其特别适合处理诸如消除重复预测之类的集合预测约束。 #### 编码器-解码器架构 DETR 使用了一种基于变压器的编码器-解码器架构。输入图像被划分为固定数量的 patches，并传递到 CNN 提取特征图。随后，这些特征图被展平并送入变压器编码器部分进行全局上下文建模。接着，在解码器端引入一组可学习的位置嵌入（称为查询），用于表示潜在的对象位置和属性。最终，解码器输出一系列边界框坐标以及对应的类别标签。 以下是实现 DETR 的基本代码框架： ```python import torch from torchvision.models.detection import detr_resnet50 # 加载预训练的 DETR 模型 model = detr_resnet50(pretrained=True) # 设置为评估模式 model.eval() # 输入张量形状 (batch_size, channels, height, width) input_tensor = torch.rand(1, 3, 800, 800) # 进行推理 outputs = model(input_tensor) print(outputs) ``` 此代码片段展示了如何加载一个预先训练好的 DETR 模型，并对其进行简单的前向传播操作以获取预测结果。 #### 训练流程优化 为了进一步提升性能，研究者们还提出了一些改进措施。例如，在小样本场景下，可以通过迁移学习技术增强泛化能力；或者设计专门针对稀有类别的损失函数来缓解数据不平衡现象[^4]。 ### 应用实例：全景分割 除了常规的目标检测任务外，DETR 同样可以扩展至更复杂的视觉理解领域——比如全景分割。具体而言，只需稍作调整即可让同一套网络同时完成语义分割与实例分割两项子任务。下面给出一段展示如何利用官方 Colab 笔记本运行 DEMO 的链接说明[^1]: [Panoptic Colab Notebook](https://github.com/facebookresearch/detr/blob/main/notebooks/panoptic.ipynb).
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