detr专题

目标检测-RT-DETR

RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) 是一种结合了 Transformer 和实时目标检测的创新模型架构。它旨在解决现有目标检测模型在速度和精度之间的权衡问题,通过引入高效的 Transformer 模块和优化的检测头,提升了模型的实时性和准确性。RT-DETR 可以直接用于端到端目标检测,省去了锚框设计,并且在推理阶段具有较高的速度。 RT-DET

5.关于Deformable Detr

5.关于Deformable Detr 模型架构 举例源码中使用multi-scale都是四层 Detr缺点 在进行self-attention时,如果序列过长的话,在进行q和v计算过大,对于过大输入图像计算时间太长Detr对于小目标检测的效果不好。 Deformable Detr Deformable Detr 使用的(self-attention) 注意力机制与传

RT-DETR+Sort 实现目标跟踪

在前一篇博客中,博主介绍了利用YOLOv8与Sort算法实现目标跟踪,在今天这篇博客中,博主将利用RT-DETR算法与Sort算法相结合,从而实现目标跟踪。。 这里博主依旧是采用ONNX格式的模型文件来执行推理过程,由于Sort算法是基于检测懂得目标跟踪方法,因此我们只需要获取到检测结果即可,代码如下: import onnxruntime as ortsess= ort.Inference

【目标检测】DAB-DETR

一、引言 论文: DAB-DETR: Dynamic Anchor Boxes are Better Queries for DETR 作者: IDEA 代码: DAB-DETR 注意: 该算法是对DETR的改进,在学习该算法前,建议掌握多头注意力、Sinusoidal位置编码、DETR等相关知识。 特点: 将Decoder中Query的角色解耦为图像内容和物体位置,明确了DETR收敛慢的原因在

DN-DETR

可以看到,与 DAB-DETR 相比,最大的差别仍然在 decoder 处,主要是 query 的输入。DN-DETR 认为可以把对 offsets 的学习,看作一种对噪声学习的过程,因此,可以直接在 GT 周围生成一些 noised boxes,这些 boxes 是GT进行稍微移动得到的。然后将得到的 noised boxes 转化为高维的 embedding 与原本的 query

DETR开篇之作

1. 论文背景和动机 背景: 传统的物体检测方法(如Faster R-CNN等)通常依赖复杂的多阶段 pipeline,包括区域候选生成、特征提取和后处理步骤。这些方法尽管有效,但复杂度高且难以端到端训练。 动机: DETR的提出是为了简化物体检测的流程,通过端到端的训练方式实现高效准确的物体检测。 2. DETR的核心思想 Transformer架构: 利用 Transform

【YOLOv5/v7改进系列】改进池化层为RT-DETR的AIFI

一、导言 Real-Time DEtection TRansformer(RT-DETR),是一种实时端到端目标检测器,克服了Non-Maximum Suppression(NMS)对速度和准确性的影响。通过设计高效的混合编码器和不确定性最小化查询选择,RT-DETR在保持准确性的同时提高了速度,实现了实时检测的要求。实验结果表明,RT-DETR在COCO数据集上达到了53.1%的平均精度(

DETR实现目标检测(一)-训练自己的数据集

1、DETR架构 DETR(Detection Transformer)是一种新型的目标检测模型,由Facebook AI Research (FAIR) 在2020年提出。DETR的核心思想是将目标检测任务视为一个直接的集合预测问题,而不是传统的两步或多步预测问题。这种方法的创新之处在于它直接预测目标的类别和边界框,而不是先生成大量的候选区域,然后再对这些区域进行分类和边界框回归。 DERT

RT-DETR 详解之 Uncertainty-minimal Query Selection

引言 在上一章博客中博主已经完成查询去噪向量构造部分的讲解(DeNoise)在本篇博客中,我们将进行Uncertainty-minimal Query Selection创新点的讲解。 Uncertainty-minimal Query Selection是RT-DETR提出的第二个创新点,其作用是在训练期间约束检测器对高 IOU 的特征产生高分类分数,对低 IOU 的特征产生低分类分数。从而

RT-DETR 详解之查询去噪( DeNoise)

引言 前面我们已经讲解了RT-DETR的基本结构与Efficient Hybrid Encoder部分,在这篇博客里,博主将主要记录RT-DETR的第二个创新点:Uncertainty-minimal Query Selection 查询向量选择为什么重要? 关于 Query Selection(查询向量选择),大家应该并不陌生,这个方法可谓在DETR领域大杀四方,如DAB-DETR对查

【传知代码】DETR[端到端目标检测](论文复现)

前言:想象一下,当自动驾驶汽车行驶在繁忙的街道上,DETR能够实时识别出道路上的行人、车辆、交通标志等目标,并准确预测出它们的位置和轨迹。这对于提高自动驾驶的安全性、减少交通事故具有重要意义。同样,在安防监控、医疗影像分析等领域,DETR也展现出了巨大的应用潜力,如今,一项名为DETR(Detection Transformer)的创新技术,犹如一股清流,为这一领域带来了革命性的变革。DETR,

RT-DETR 详解之 Efficient Hybrid Encoder

在先前的博文中,博主介绍了RT-DETR在官方代码与YOLOv8集成程序中的训练与推理过程,接下来,博主将通过代码调试的方式来梳理RT-DETR的整个过程。 整体结构 RT-DETR的代码调试大家可以参考博主这篇文章: 在梳理整个代码之前,博主需要说明一下RT-DETR的主要创新点,方便我们在代码调试的过程中有的放矢。 博主首先使用官方代码进行讲解,在后面还会对YOLOv8集成的RT-DE

更换 RT-DETR 主干网络为 【ResNet-18】【ResNet-34】| 已支持 18/34/50/101/152 全系列尺寸

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端到端目标检测 |从DETR 到 GroundingDINO

文章目录 一,DETR1. 简介2. 亮点3. 细节4. 总结一下 二,GroundingDINOGrounding DINO的整体流程Grounding DINO的目标函数 一,DETR 之前的目标检测框架,需要很多的人工干预,很多的先验知识,而且可能还需要很复杂的普通的库不支持的一些算子。 DETR 既不需要proposal, 也不需要anchor,用transfor

RT-DETR改进教程|加入SCNet中的SCConv[CVPR2020]自校准卷积模块!

⭐⭐ RT-DETR改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐  一、 论文介绍         论文链接:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf         代码链接:https://gitcode.com/MCG-NKU/SCNet/  文章摘要:         CNN的最新进展主要致力于

RT-DETR原创改进|加入SCNet中的SCConv[CVPR2020]自校准卷积模块!

⭐⭐ RT-DETR改进专栏|包含主干、模块、注意力机制、检测头等前沿创新 ⭐⭐  一、 论文介绍         论文链接:http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf         代码链接:https://gitcode.com/MCG-NKU/SCNet/  文章摘要:         CNN的最新进展主要致力于

DETR类型检测网络实验2---优化测试

补全reference_point Anchor-DETR提出用预定义的参考点生成query_pos; DBA-DETR提出预定义参考信息由(x,y)增至(x,y,w,h) 那么在3D检测任务中是否可以把预定义参考信息补全为(x,y,z,l,w,h,sint,cost),而query_pos都是使用xy两个维度(因为是bev网络). (这种方法在Sparse-DETR中已经被提到过了). 因此下

【目标检测】DEtection TRansformer (DETR)

一、前言 论文: End-to-End Object Detection with Transformers 作者: Facebook AI 代码: DEtection TRansformer (DETR) 特点: 无proposal(R-CNN系列)、无anchor(YOLO系列)、无NMS的、端到端的目标检测方法。 二、框架 DETR总体框架图如下: 可见,其主要结构包括四个

DN-DETR的原理和源码解读

在decoder中: query就是代表tgt信息, 于是用gt+noise生成几个known_query,known_query无需匈牙利直接和gt匹配.使得模型可以去噪. 一些骚操作: 1.box偏移不能太过,否在假如跑到别的gt上去了,那就说不通了. 解决方法:box的xy偏移小于wh的一半就好啦 2.decoder的自注意力,ori_query如果提取到known_query信息等于给了

人工智能(pytorch)搭建模型28-基于Transformer的端到端目标检测DETR模型的实际应用,DETR的原理与结构

大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型28-基于Transformer的端到端目标检测DETR模型的实际应用,DETR的原理与结构。DETR(Detected Transformers)是一种基于Transformer的端到端目标检测模型,由Facebook AI Research团队提出。该模型彻底革新了传统的目标检测方法,不再依赖于复杂的区域提议或锚点生成,

【Transformer】detr之decoder逐行梳理(三)

every blog every motto: You can do more than you think. https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog 0. 前言 detr之decoder逐行梳理 1. 整体 decoder由多个decoder layer串联构成 输入 tgt: query是一个shape为(n,bs,embed

关于开设RT-DETR专栏及更新内容的一些说明

​ 专栏介绍:YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新,助力高效涨点!!! 专栏介绍         YOLOv9作为最新的YOLO系列模型,对于做目标检测的同学是必不可少的。本专栏将针对2024年最新推出的YOLOv9检测模型,使用当前流行和较新的模块进行改进。本专栏于2024年2月29日晚创建,预计四月底前加入目前大部分已出的顶会、顶刊模块。  后期更新包含模块、卷积、检

YOLOv9改进策略 | Neck篇 | 2024.1最新MFDS-DETR的HS-FPN改进特征融合层(轻量化Neck、全网独家首发)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是最近这几天最新发布的改进机制MFDS-DETR提出的一种HS-FPN结构,其是一种为白细胞检测设计的网络结构,主要用于解决白细胞数据集中的多尺度挑战。它的基本原理包括两个关键部分:特征选择模块和特征融合模块。其可以起到特征选择的作用,非常适合轻量化的读者来使用,其存在二次创新和多次创新的机会,利用该结构参数量下降了约100W,本专栏每周更新3-5篇最新

RT-DETR使用教程(超越YOLO的实时目标检测器)

专栏介绍:YOLOv9改进系列 | 包含深度学习最新创新,助力高效涨点!!! 一、RT-DETR介绍         RT-DETR是一种基于Transformer检测架构的实施目标检测器,其性能在发布时超越当时最强的YOLOv8检测器。与基于CNN架构的YOLO主要不同是检测头部分,RT-DETR检测头中使用了Deformable Transformer Decoder,而YOL

检测头篇 | 利用RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头

前言:Hello大家好,我是小哥谈。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR检测头融入YOLOv8,我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力,打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现,还显著提升了

【论文阅读】DETR 论文逐段精读

【论文阅读】DETR 论文逐段精读 文章目录 【论文阅读】DETR 论文逐段精读📖DETR 论文精读【论文精读】🌐前言📋摘要📚引言🧬相关工作🔍方法💡目标函数📜模型结构⚙️代码 📌实验 参考跟李沐学AI: 精读DETR 📖DETR 论文精读【论文精读】 🌐前言 目标检测领域:从目标检测开始火到 detr 都很少有端到端的方法,大部分方法最后至少