DETR (Detection with Transformer)

最新推荐文章于 2025-03-20 16:05:33 发布
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分类专栏： 计算机视觉（OCR+目标检测+目标跟踪）+（优化+部署） 文章标签： transformer 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sdw5723118/article/details/123426840
版权
DETR是Facebook AI Research团队在2020年ECCV上提出的论文，它提出了一种全新的端到端目标检测框架，该框架基于Transformer，无需使用NMS或锚点，简化了目标检测流程，成为该领域的创新之作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

DETR (Detection with Transformer) 是2020年FAIR團隊發表於ECCV的論文 (Oral)。

        End-to-end Object Detection with Transformers(DETR) 的理解。DETR是一个令人非常兴奋的目标检测模型，它在思路上完全不同于现有的state-of-art的那些目标检测模型，让人对目标检测这个任务重新思考。一句话概括一下，DETR就是一个不用nms，不用anchor，流程非常简洁明了，且基于transformer的state-of-art的目标检测模型。

DETR：端到端目标检测与Transformer
探索人工智能革命，深入算法原理与创新应用，未来科技无限可能。
04-20 665
我们提出了一种新方法，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流程，有效地去除了许多手工设计的组件，例如非最大抑制（non-maximum suppression）程序或锚点生成，这些组件显式地编码了我们对任务的先验知识。新框架的主要组成部分是一个基于集合的全局损失，它通过二分匹配强制唯一预测，以及一个transformer编码器-解码器架构。给定一组固定的小规模学习对象查询，DETR通过推理对象之间的关系以及全局图像上下文，直接并行输出最终的预测结果。
【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测
IT古董
02-16 2149
DETR（DEtection TRansformer） 是 Facebook AI（FAIR）于 2020 年提出的 端到端目标检测算法，它基于 Transformer 架构，消除了 Faster R-CNN、YOLO 等方法中的 候选框（Anchor Boxes） 和 非极大值抑制（NMS） 机制，使目标检测变得更简单、高效。
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。
DETR (Detection Transformer)
最新发布
Heyxy的博客
03-20 335
实例如下图，输入一张图3*800*1066，卷积后为2048-25*34，3-2048特征通道，800-25，1066-34，再卷积降低维度256*25*34。特征和位置编码相加，拉直为850*256（25*34=850）输入encoder，q=k=v=850*256,q*kT*v=850*256，因此encoder输出为850*256，包含全局信息。Object query是可学习的，100*256，q=100*256，k=v=850*256，q*kT*v=100*256，因此输出100*256的特征。
DETR（Detection with Transformers） 学习笔记
u013250861的博客
06-12 296
Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本——Detection Transformer（DETR），用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测系统相比，DETR 的架构进行了根本上的改变。这是第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。参考资料： DETR 学习笔记...
[目标检测新范式]DETR --- End-to-End Object Detection with Transformers
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.youkuaiyun.com/longxinchen_ml/article/details/86533005
论文精读:detr:End-to-End Object Detection with Transformers
qq_52053775的博客
08-11 1453
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。...
视觉Transformer (二) End-to-End Object Detection with Transformers
BearLeer的博客
06-24 323
文章来源 paper: https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf, code: https://github.com/facebookresearch/detr Motivation 作者提出了一种新的方法，将目标检测视为一个直接预测的问题。新框架称为DETR，主要组成部分是一个基于集合(set-based)的全局损失用来强制通过双部匹配得到唯一预测，以及一个Transformer编码器-解码器架构。给定一个固定的小的学习目标查询集，DETR找出目标和全局图像上下文之间的关系
Oriented Object Detection with Transformer阅读笔记
风行
11-19 3513
(一) Title 前言: 本文没有开源,但是最近我有实现一个基于Transformer的Detector的想法,因此还是决定看下这个论文,然后再基于DETR构建一个基于Transformer的旋转框目标检测方法,怎么说呢？公式里的每一个符号我都能看懂,但是合到一起就看不懂了,而且看完这个论文的感受很不好，有太多疑问了，希望之后能够开源代码吧。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2106.03146 代码地址:没开源 (二) Summary 背景 DETR相比于传统的detector
DETR: DEtection + TRansformer 将transformer引入CV的首创
m0_50811752的博客
05-14 1074
【目标检测】DETR —— End-to-End Object Detection with TransformersDETR原理 论文名称：End-to-End Object Detection with Transformers 原文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872 开源地址： DETR原理 任务：Object Detection 目标检测（主要关注于目标检测，作者还将DETR generalize 到 panoptic segmentation 任务上，DETR表
Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR)
qingjing0413的博客
01-17 1091
然而，由于分类得分和位置置信度的分布不一致，一些预测框具有高分类得分，但不接近GT框，这导致选择了分类得分高、IoU得分低的框，而分类得分低、IoU分数高的框被丢弃。这会削弱探测器的性能。为了解决这个问题，作者提出了IoU-Aware查询选择，通过约束模型在训练期间为具有高IoU分数的特征产生高分类分数，并为具有低IoU得分的特征产生低分类分数。：每轮选取置信度最大的 Bounding Box ，接着关注所有剩下的 BBox 中与选取的 BBox 有着高重叠（IoU）的，它们将在这一轮被抑制。
DETR:使用变压器进行端到端物体检测-开源
08-07
PyTorch 训练代码和 DETR（检测转换器）的预训练模型。 我们用 Transformer 替换了完全复杂的手工对象检测管道，并将 Faster R-CNN 与 ResNet-50 匹配，使用一半的计算能力 (FLOP) 和相同数量的参数在 COCO 上获得 42 个 AP。 50 行 PyTorch 中的推理。 这是什么。 与传统的计算机视觉技术不同，DETR 将目标检测作为直接集预测问题来处理。 它由一个基于集合的全局损失和一个 Transformer 编码器-解码器架构组成，它通过二分匹配强制进行独特的预测。 给定一组固定的学习对象查询集，DETR 会推理对象和全局图像上下文的关系，以直接并行输出最终的预测集。 由于这种并行特性，DETR 非常快速和高效。
论文笔记：ECCV2020 DETR End-to-End Object Detection with Transformers
Blair_2的博客
10-28 244
参考： DETR目标检测新范式带来的思考_zandaoguang的博客-优快云博客 Propose 将transformer融入目标检测中，实现no anchor的简化操作。 Method： LOSS： DETR站在全局的视角，用二分图匹配算法（匈牙利算法）计算pred与gt之间的最佳匹配，从而实现label assignment 假设有固定N（N>物体类别数目）， 可以用Hungarian algorithm优化。 其中c为物体类别，b为bbox。 本文与其他算法的..
【详细解读DETR，基于transformer的目标检测网络】DETR： End-to-End Object Detection with Transformers
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m0_48086806的博客
08-08 5万+
【详细解读DETR，基于transformer的目标检测网络】DETR： End-to-End Object Detection with Transformers
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers （论文阅读笔记）
weixin_40671425的博客
11-07 3801
DETR 是Facebook AI 研究院于2020年提出的一种端到端的目标检测新方法，它省略了大量人工设计的组件并且不需要NMS后处理。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf 摘要 我们提出了一种将目标检测视为直接集预测(set prediction)问题的新方法。我们的方法简化了检测pipeline，有效地消除了对许多手工设计组件的需求，例如非最大抑制程序(NMS)或anchor生成（anchor generation），这些组件明确地编码了我..
DETR阅读笔记和源码理解：End-to-End Object Detection with Transformers
lovep1的博客
04-06 2043
paper：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf code：https://github.com/facebookresearch/detr 近年，transformer开始大量从NLP引入计算机视觉，使得很多工作有了新的方向，本篇paper是第一篇端到端的将transformer引入目标检测和全景分割的工作，我对这个领域也没有那么熟悉，算是一起扫盲了，如果有新的idea，可以尝试复现一波，本文将按照paper的结构进行叙述（本篇paper解读只是占个坑，我对DETR
DETR
f9547064141的博客
12-09 359
End-to-End Object Detection with Transformers 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf 前面部分比较好理解，CNN提取特征送入transformer，输出n个box prediction，n代表了模型可以检测出物体最大的数目，是人为设定的。其中box包括了（类别，坐标） 如何拜托NMS这种后处理呢，就是应用了二分匹配的原理。让预测出来n个box匹配实际的K个box，此时的n和K可能是不对等的，这样在匹配时就限制了n个
【DETR】
天风的人工智能博客
09-26 622
论文代码DETR（Data-efficient Image Transformer）是一种用于目标检测任务的深度学习模型。它与传统的目标检测方法不同，采用了Transformer架构，将目标检测问题转化为一个序列到序列的问题。以下是DETR模型的一些关键特点：Transformer架构： DETR采用了Transformer架构，这是一种用于自然语言处理的架构，但在DETR中被用于图像处理。这种架构允许模型同时处理整个图像，而不是传统的滑动窗口或区域提议方法。
detection transformer 代码实现
03-11
对于检测任务，一种流行的架构是 DETR (DEtection TRansformer)，它利用了Transformer结构来执行目标检测。下面是一个简化版的DETR模型实现代码示例： ```python import torch from torchvision import transforms ...
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