DETR:使用Transformer的端到端目标检测DETR（DetectionTransformer）的PyTorch训练代码和预训练模型。我们用Transformer替代了完整的手工设计的目标检测流水线，并且在使用ResNet-50的情况下达到了与FasterR-CNN相匹配的性能，在COCO数据集上获得了42%的平均精度（AP），并且只用了后

DETR:使用Transformer的端到端目标检测支持乌克兰DETR（DetectionTransformer）的PyTorch训练代码和预训练模型。我们用Transformer替代了完整的手工设计的目标检测流水线，并且在使用ResNet-50的情况下达到了与FasterR-CNN相匹配的性能，在COCO数据集上获得了42%的平均精度（AP），

现有的方法通过利用视觉-语言模型（VLMs）（如CLIP）强大的开放词汇识别能力来增强开放词汇目标检测，然而出现了两个主要挑战：（1）概念表示不足，CLIP文本空间中的类别名称缺乏文本和视觉知识。（2）对基础类别的过拟合倾向，在从VLMs到检测器的转移过程中，开放词汇知识偏向于基础类别。为了解决这些挑

本文来源公众号“计算机视觉与机器学习”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：目标检测-主流算法介绍-从RCNN到DETR1前言目标检测是计算机视觉的一个非常重要的核心方向，它的主要任务是目标定位和目标分类。让我们跟随文章的介绍一起来回顾一下这些年目标检测的发展

一、文本介绍本文修改的模型是Deformable-DETR，修改的位置是在可变形编码器和可变形解码器之间，在可变形编码器和可变形解码器之间加入RT-DERT中的CCFM模块，CCFM模块的输入为可变形编码器的最高层级特征图以及backbone的输出。CCFM模块可以提升模型的特征融合能力。二、模型图

摘要在深度学习与计算机视觉领域，SwinTransformer作为一种强大的视觉Transformer架构，以其卓越的特征提取能力和自注意力机制，正逐步引领着图像识别与检测技术的革新。近期，我们成功地将SwinTransformer引入并深度整合至RT-DERT（一种高效的实时目标检测与识别框架）中，通过替换其

AbstractWepresentDINO(DETRwithImproveddeNoisinganchOrboxes),astate-of-the-artend-to-endobjectdetector.DINOimprovesoverpreviousDETR-likemodelsinperformanceandefficiencybyusingacontrastivewayfordenoisingtraining,amixedqu

《TransformersinSmallObjectDetection:ABenchmarkandSurveyofState-of-the-Art》Transformers在小目标检测中的应用：最新技术的基准测试和调查原文：https://arxiv.org/abs/2309.049021研究背景和目的小目标检测（SOD）对现有目标检测方法具有挑战性，而Transformer

EfficientDETR结合密集检测和稀疏集合检测的优点，利用密集先验来初始化对象容器，弥补单层解码器结构与6层解码器结构的差距。在MSCOCO上进行的实验表明，仅3个编码器层和1个解码器层即可实现与最先进的目标检测方法竞争的性能，在CrowdHuman密集数据集上的性能也远远优于其它检

DEFORMABLEDETR:DEFORMABLETRANSFORMERSFOREND-TO-ENDOBJECTDETECTIONlink时间：2021(ICLR)机构：Sensetime&USTC&CUHKTL;DR参考2DDeformableConv，通过在ReferencePoint附近增加samplepoints，将DETR的收敛速度提升10倍，对于小目标效果也更好。Method背景知识：参考

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！Europeanconferenceoncomputervision,2020 Abstract. 我们提出了一种新的方法，将目标检测视为一个直接集预测问题。我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，如非最大值抑制程序或锚生成，这些

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调重新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于构建生产级别架构则可以关注AI架构设计专栏。

引子作为YOLO的拥趸，之前一直没有太关注DETR，虽然知道效果很好。但是，巨大的计算开销，还是一直让我望而却步。然而，今天在翻阅CVPR2024的论文的时候，突然看到这么一篇《RT-DETR:DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetection》。嗯，它成功的引起了我的注意。百度的这篇文章首先

本文主要介绍如何部署、训练RT-DETR模型，将从两种方式进行介绍：一种是RTDETR自带的项目文件，另一种是ultralytics仓库下将训练的模型改为rtdetr的基本模型。1.配置环境1.1新建虚拟环境我们可以在电脑上新建一个虚拟环境condacreate-nRT-DETRpython=3.10激活环境condaac

自动驾驶感知新范式——BEV感知经典论文总结和对比（一）博主之前的博客大多围绕自动驾驶视觉感知中的视觉深度估计（depthestimation）展开，包括单目针孔、单目鱼眼、环视针孔、环视鱼眼等，目标是只依赖于视觉环视摄像头，在车身周围产生伪激光雷达点云（Pseudolidar），可以模拟激光雷达的测距

1.前言这篇论文发表于neurips2023。这篇论文要解决什么问题？rank预测的类别和框体位置会发生错位，预测类别精度高，但是框体位置的定位不是最佳的，论文的改进目标就是将rank分数中类别和框体位置的分数进行统一这篇论文作出的贡献？对Dino中queryselection阶段，对Encoder输出的

目标检测框架CNNbased以及Transformerbased。01.CNNbased通常又可以划分为以FasterRCNN和RetinaNet为代表 和以YOLO系列为代表阈值筛选（Confidencethreshold）和非极大值抑制（NMS）处理两个关键步骤02.Transformerbased目标检测:DETR

 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于DETR架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，在前文我们发表了《基于OpenVINO™PythonAPI部署RT-DETR模型|开发者实战》和《基于OpenVINO™C++API部署RT-DETR模型|开发

 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于DETR架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，在前文我们发表了《基于OpenVINO™PythonAPI部署RT-DETR模型|开发者实战》，在该文章中，我们基于OpenVINO™PythonAPI向大家展示

DETR基于Transformer目标检测目录DETR基于Transformer目标检测DETR网络结构和NLPTransformer对比ObjectQueryFFN为什么DETR不需要NMS优缺点参考资料DETR首次将Transformer应用到了目标检测任务中。图像会先经过一个传统的CNN抽出图像特征来，然后再将CNN的输出直接送到Transform

在深度学习领域，Transformer模型已经成为了当今的热点，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。它的核心思想——自注意力机制，为处理序列数据提供了全新的视角。一、Transformer的核心理念Transformer模型主要由Encoder和Decoder两部分组成。在NLP任务中，Encoder负责理解输入

目标检测DINO目录目标检测DINO背景Abstract1Introduction2RelatedWork3DINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxes3.1Preliminaries3.2Modeloverview3.3ContrastiveDeNoisingTraining3.4MixedQuerySelection3.5LookForwardTwice总结参考资料改进的DETR系

CVPR2022读论文思考的问题论文试图解决什么问题？一些基于DETR的方法在ICDAR15,MLT17等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳DETR运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度即使使用DETR的改进模型

最近参加了手写ai的车道线检测项目，后续会更新一些文章展现对相关项目邻域的总结和理解。一 DETR的原理DETR输出是定长的：100个检测框和类别。这种操作可能跟COCO评测的时候取top100的框有关，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

目前的方法，无论是单阶段的还是两阶段的，无论是AnchorBased还是Ancho一例外的需要使用后处理方法->NMS来过滤掉冗余的预测框这是因为目前的方法全都基于DenseFrediction,合人类识别物体的方在原理上，这种操作方式不符式。在实践中，这会导致目标检测中会有一系列的手工设计痕迹 摘