DETR-Like的FastInst的实时实例分割

已于 2024-03-06 18:02:25 修改
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文章标签： 人工智能 python
于 2024-01-09 18:39:55 首次发布
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傅云昭
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huggingface.co/facebook/detr-resnet-50
10-24
huggingface.co/facebook/detr-resnet-50是一个在计算机视觉领域具有重要应用的模型。这个模型基于深度学习技术，通过在大规模数据集上进行训练，能够实现目标检测和图像识别等复杂任务。具体来说，DETR是...
detr-r50-e632da11.pth
06-13
detr-r50-e632da11.pth
Mask-RT-DETR，实例分割新SOTA，首发PaddleX
百度大脑
09-12 2283
实例分割是计算机视觉中的一项重要任务，它不仅需要识别图像中的物体类别，更需精确地分割出每个物体实例的像素区域。这种技术能够在复杂场景中提供更丰富和详细的信息，因此被广泛应用于遥感图像识别、医疗影像分析、自动驾驶以及智能安防等多个领域。随着百度飞桨发布的SOTA目标检测模型RT-DETR的问世，RT-DETR凭借其卓越的推理速度和检测精度，迅速成为目标检测开发者的首选模型。由于实例分割算法和目标检测...
DETR学习分享： instance segmentation inference实例化分割的推理代码
钱多多先森
06-23 1727
DETR对实例检测的代码概述
FastInst实战讲解：环境搭建、训练自己的数据集
最新发布
giaogiaoxiong的博客
04-18 1365
之前主播已经磕磕绊绊花了两天配完了FastInst的环境，成功复现了原论文的实验效果详细内容见上一篇文章接下来主播在自己的数据集上进行了实验验证，当中又出现了很多bug，特此出一期文章供读者老爷们参考（😂）
FastInst: A Simple Query-Based Model for Real-Time Instance Segmentation 代码解析
qq_42749591的博客
10-12 709
1 首先将数据集改为coco 的实例分割格式在detectron2/data/datasets/builtin.py目录下，将我的数据集名称加入到字典中原始代码每次开终端都要重新定义环境变量，将DETECTRON2_DATASETS定位到数据集的根目录我比较讨厌每次都设置，直接修改builtin.py文件下的_root文件夹定位到我的根目录2 在同目录的builtin_meta.py 文件当中为自己的数据集重写一个关于注册类信息的函数在上层的builtin.py进行修改，传入key值。
4.Mask R-CNN/YOLOV8/RTMDET三种实例分割方法推理逻辑对比
机器人视觉感知
10-15 3640
欢迎访问个人网络日志🌹🌹🌹🌹。
【达摩院OpenVI】开源CVPR快速实例分割FasInst模型
孙佰贵的专栏
07-06 5983
在本文中，我们通过提出 FastInst 来填补基于查询的模型速度优势欠缺这一空白。FastInst 是一种简洁有效的基于查询的实时实例分割框架。 我们证明了基于查询的模型可以在保持快速的情况下在实例分割任务上取得出色的性能，在高效的实例分割算法设计方面展示出巨大潜力。 例如，我们设计的使用 ResNet-50 主干的最快的基于查询的模型在 COCO test-dev 上以 53.8 FPS（每秒帧数，单个 V100 GPU）的速度实现了 35.6 AP。
稀疏化DETR-基于Pytorch实现稀疏化DETR-SparseDETR-附流程教程+项目源码-优质项目实战.zip
05-12
DETR（DEtection TRansformer）是Facebook AI Research团队提出的一种新型目标检测框架，它将传统的卷积神经网络（CNN）与Transformer架构相结合，开创了端到端目标检测的新范式。稀疏化DETR（SparseDETR）是DETR的...
OW-DETR-基于Pytorch实现OW-DETR开放世界的Transformer目标检测算法-附流程教程+项目源码-优质项目
10-20
标题中的OW-DETR指的是开放世界深度强化变换器，这是一种基于深度学习的目标检测算法。Pytorch是一个开源的人工智能计算框架，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。开放世界的Transformer目标检测算法则是指一种...
论文阅读——DETR
qq_36919342的博客
04-26 5163
End-to-End Object Detection with Transformers
达摩远最新 | FastInst：实例分割新SOTA，又快又好！
CV_Autobot的博客
03-29 4249
作者|小书童 编辑| 集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【语义分割】技术交流群后台回复【分割综述】获取语义分割、实例分割、全景分割、弱监督分割等超全学习资料！最近对实例分割的关注集中在基于查询的模型上。尽管这些模型是无非最大值抑制（NMS）和端到端的，但在高精度实时基准测试上的优势尚未得到很好的证明。在本文中展示了基于查询的模型...
SOLOV2+DETR合体：全景分割新篇章K-Net（NIPS 2021）
CV_Autobot的博客
08-10 1037
作者|金天 编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/429029810点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【领域综述】获取自动驾驶全栈近80篇综述论文！后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！这篇文章一定要写一下，因为实在是...
【计算机视觉】MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
wzk4869的博客
06-25 8273
【计算机视觉】MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
实例分割综述 | 近两年的SOTA汇总
CV_Autobot的博客
08-20 2057
点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！全监督YOLACTYOLACT 主要贡献一是在 MS COCO 数据集上做出了第一个实时的实例分割模型；二是对模型的各种表现进行了评估；此外还提出了比 NMS 算法更快的 Fast NMS；YOLACT 为了保证速度，设计了2个分支...
Deformable DETR要点解读
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07-13 1万+
最近整理Transformer和set prediction相关的检测&实例分割文章，感兴趣的可以跟一下： DETR: End-to-End Object Detection with Transformers Deformable DETR Rethinking Transformer-based Set Prediction for Object Detection Instances as Queries SOLQ: Segmenting Objects by Learning Querie
MDETR 论文翻译及理解
一杯水果茶！足矣~
12-03 1283
MDETR，这是一种端到端调制检测器，它可以根据一个原始文本查询（如一个标题或一个问题）来检测图像中的对象。
DETR简述
今天打卡Leetcode了吗
11-05 3311
引言   目标检测任务是预测感兴趣目标的bbox和类别标签集合，现代检测器不是直接预测一个目标的集合，而是通过使用回归和分类去处理大量的proposals、anchors或者window centers来替代，模型的效果会受到一系列问题的影响：比如用于处理近重复预测的后处理步骤、anchor集合的设计以及anchor与ground truth的分配策略等。为了简化检测流程，本文跳过代理任务（surrogate tasks，应该就是指回归分类之类的替代任务）直接预测输出集合，这种端到端理念在一些复杂的结构化预
RT-DETR实例分割
03-18
### RT-DETR 实例分割使用方法 #### 模型下载与安装 为了快速上手并使用 Mask-RT-DETR 进行实例分割，可以借助 PaddleX 提供的工具链。首先需要确保已安装 PaddlePaddle 和 PaddleX 的环境支持。通过以下命令安装必要的依赖项： ```bash pip install paddlepaddle paddlex ``` 随后可以从官方仓库或其他可信资源获取预训练模型文件，并将其放置到指定目录下。 #### 示例代码展示 以下是基于 PaddleX 极简 Python API 的三行代码示例，用于加载模型并对单张图片执行预测操作： ```python from paddlex.seg import predict as seg_predict model = seg_predict.load_model(model_name="Mask-RT-DETR-L", model_dir="path_to_your_pretrained_model") result = model.predict({"input_path": "example_image.jpg"}) print(result) ``` 上述脚本展示了如何利用 `create_model` 函数初始化一个名为 `"Mask-RT-DETR-L"` 的模型对象，并调用其内置方法完成推理过程[^1]。 #### 性能优化建议 对于希望进一步提升效果的研究者来说，除了采用默认配置外还可以尝试引入更多高级特性来增强表现力。例如有效多尺度特征融合、令牌稀疏化以及知识蒸馏等策略均被证明能够带来显著增益；另外值得注意的是该框架同样兼容传统 CNN 骨干网络（如 ResNet），这为不同场景下的灵活部署提供了可能性[^2]。 #### 训练参数调整指导 当计划针对特定领域定制专属解决方案时，则不可避免涉及到重新训练环节。此时可通过修改配置文件中的某些关键选项达成目标。比如设置合理的迭代次数 (`max_epochs`) 或控制中间产物存储频率(`snapshot_iter`) ，从而平衡效率与质量之间的关系[^3]。 #### YOLOv8 对比分析 尽管当前讨论主要围绕 DETR 变体展开论述，但不得不提最新发布的 YOLOv8 同样代表了实时目标检测领域的前沿水平 。它不仅继承了前代产品的诸多优点，在架构设计方面也做出了大胆创新尝试，值得深入研究比较两者异同之处以便选取最适合项目需求的技术路线[^4]。
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