题目Abstract1. Introduction2. Method2.1. Background2.2. MDETR2.2.1 Architecture2.2.2 Training 3. Experiments3.1. Pre-training Modulated Detection 预训练调制检测3.2. Downstream Tasks3.2.1 Few-shot transfe

MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding发现问题主要贡献和创新点主要方法和技术MDETR 的架构损失函数1. 框预测损失2. 软标记预测损失3. 对比对齐

DETR系列之 MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding 论文笔记 一、Abstract二、引言三、相关工作四、方法4.1 背景4.1.1 DETR 4.2 MDETR4.2.1 架构4.2.2 训练Soft token predictionContrastive alignment 五、实验

作者 摘要 多模态推理系统依靠预先训练的目标检测器从图像中提取感兴趣的区域。然而，这一关键模块通常被用作一个黑匣子，独立于下游任务进行训练，并使用固定的对象和属性词汇表。这使得这类系统很难捕捉以自由形式文本表达的视觉概念的长尾。在本文中，我们提出了MDETR，这是一种端到端的调制检测器，用于检测以原始文本查询为条件的图像中的对象，如标题或问题。我们使用基于转换器的架构，通过在模型的早期阶段

摘要         多模态推理依赖于一个预训练过的对象检测器来从图像中提取感兴趣的区域，然而，这个关键的模块通常作为一个黑箱，在对象和属性的固定词汇表上进行训练， 独立于下游任务。这使得捕获自由形式文本表达的视觉概念的长尾具有挑战性。本文中，我们提出MDETR，一种端到端的调制检测器，它可以检测基于原始文本查询的图像中的对象，如标题或一个问题。我们使用一个基于Transformer的结构，通过

摘要 多模态推理系统依靠预先训练的目标检测器从图像中提取感兴趣的区域。 然而，这个关键模块通常被用作黑盒，独立于下游任务，并在固定的目标和属性词汇表上进行训练。 这使得这类系统很难捕捉到以自由形式文本表达的视觉概念的长尾分布。 在本文中，我们提出了MDETR，一个端到端调制检测器，以原始文本查询(如标题或问题)为条件检测图像中的目标。 我们使用基于transformer的架构，通过在模型的早期阶

文章目录 一、背景二、方法2.1 DETR2.2 MDETR 三、效果3.1 预训练调整后的检测器3.2 下游任务 论文：MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding 代码：https://github.com/ashkamath/mdetr 出处：ICCV 2021 Oral