参考文献格式end-to-end object detection with transformers
时间: 2024-01-02 18:00:47 浏览: 36
《end-to-end object detection with transformers》是关于使用transformers进行端到端目标检测的一篇参考文献。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在从图像或视频中识别和定位出物体的位置与类别。传统的目标检测方法通常将这一任务分为两个步骤,即生成候选区域和对这些候选区域进行分类。然而,这种两步骤的方法存在一定的缺点,如效率低、需要手动选择参数等。
这篇参考文献中提出了一种端到端的目标检测方法,使用transformers模型来直接进行物体检测任务。transformers是一种基于自注意力机制的神经网络模型,在自然语言处理领域已经取得了很大的成功。借鉴transformers的思想,文中提出了一种新的目标检测方法,称为DETR(Detection Transformer)。
DETR模型采用了一个编码器-解码器架构,其中编码器是一个transformers模型,用于对输入图像进行特征提取。解码器则是一种由全连接层和多层感知机组成的结构,用于预测目标的位置和类别。与传统的两步骤方法不同,DETR模型通过将目标检测转化为一个集合问题,并使用transformers模型进行集合元素之间的关联和特征提取。通过在训练过程中引入损失函数,模型可以学习到物体的位置和类别信息。
该文献通过在COCO数据集上进行实验证明了DETR模型的有效性,并与传统的目标检测方法进行了比较。实验结果表明,DETR模型在准确性和效率上都有显著的提升。此外,DETR模型还具有良好的扩展性,可以应用于不同大小和类型的目标检测任务。
综上所述,《end-to-end object detection with transformers》这篇参考文献介绍了一种基于transformers的端到端目标检测方法,并通过实验证明了其有效性和优越性。该方法的提出为目标检测领域的研究和应用带来了新的思路和方法。