detr专题

【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

【DETR系列目标检测算法代码精讲】01 DETR算法02 DETR算法数据预处理+图像增强+dataset代码精讲

今天这一节主要对DETR算法的数据预处理和数据增强部分的代码做逐行的精讲。这一部分的代码主要的功能就是将COCO数据集中的原始图像和原始标注处理成能够输入到DETR网络中的图像和标注。我首先采取任务流程逐行讲解的办法，然后再debug演示一下准备这个读取数据就是从我们本地的coco数据集中的图像和标注转换为可以输入到DETR网络中的图像和标注 main.py 我们首先看main.

【DETR系列目标检测算法代码精讲】01 DETR算法03 Dataloader代码精讲

与一般的Dataloader的区别在于我们对图像进行了随机裁剪，需要进行额外的操作才能将其打包到dataloader里面这一段的代码如下： if args.distributed:sampler_train = DistributedSampler(dataset_train)sampler_val = DistributedSampler(dataset_val, shuffle

特征融合篇 | 利用RT-DETR的AIFI去替换YOLOv8中的SPPF（附2种改进方法）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。RT-DETR模型是一种用于目标检测的深度学习模型，它基于transformer架构，特别适用于实时处理序列数据。在RT-DETR模型中，AIFI（基于注意力的内部尺度特征交互）模块是一个关键组件，它通过引入注意力机制来增强模型对局部和全局信息的处理能力。🌈 目录 🚀1.基础概念