Swin Transformer如何作小目标检测
时间: 2023-10-25 17:01:59 浏览: 40
Swin Transformer可以通过以下步骤进行小目标检测:
1. 使用Swin Transformer进行图像特征提取。
2. 将提取的特征图送入一个检测头,如FCOS或YOLOv5。
3. 对于小目标检测,可以采用以下技巧:
- 在检测头中使用小目标检测的策略,如使用更小的anchor或更高的IoU阈值。
- 使用多尺度检测,即在不同的特征图层级上检测不同大小的目标。
- 对于低分辨率的小目标,可以通过上采样或插值来增加分辨率。
4. 最后,根据检测结果进行后续处理,如非极大值抑制和边界框回归,以得到最终的小目标检测结果。
相关问题
swin transformer做目标检测
Swin Transformer是一种在计算机视觉领域应用的Transformer模型,它在目标检测任务中取得了良好的效果。关于Swin Transformer在目标检测方面的应用,有一些相关资源可以提供给您参考。
引用是一篇名为《Swin Transformer实战目标检测:训练自己的数据集》的文章,可以帮助您学习如何使用Swin Transformer进行目标检测。这篇文章提供了一个教程,介绍了如何训练自己的数据集并应用Swin Transformer模型进行目标检测。
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swin transformer怎样局部目标检测
Swin Transformer可以通过在最后几个Transformer Block中添加Swin Transformer Object Detection (Swin-TOD)头来进行局部目标检测。Swin-TOD头由两个子头组成:一个用于预测目标的类别和一个用于预测目标的边界框。在训练期间,Swin-TOD头会与图像中的每个位置对应,并且会在每个位置上预测目标的类别和边界框。在测试期间,可以使用非极大值抑制(NMS)来合并重叠的边界框。