detection transformer
时间: 2023-04-26 17:03:02 浏览: 40
检测变换器是一种用于目标检测的深度学习模型,它基于自注意力机制和Transformer架构。它可以在不同的尺度上检测目标,并且在处理大型图像时具有较好的效果。检测变换器已经在许多计算机视觉任务中取得了很好的表现,例如物体检测、实例分割和人体姿态估计等。
相关问题
Detection Transformer
Detection Transformer(简称DETR)是将Transformer结构应用于目标检测的一种模型。它利用了Transformer结构的自注意力机制来对目标进行编码,并通过并行计算构建了一个端到端的检测模型,避免了以往目标检测模型中的冗余操作,使得目标检测问题变得更加简单。DETR是目标检测领域中将Transformer模型首次引入的开创之作。
DETR中的Encoder块基本上采用了Attention Is All You Need论文中的结构,并使用了修正后的位置编码,类似于ViT模型。每个Encoder块的结构如图所示,Encoder部分由多个Encoder块堆叠而成,第一个块的输入为经过修正的Backbone序列输入,后续的块的输入则是前一个块的输出,最终输出的维度与输入的维度相同。如果对Transformer的部分不清楚,可以参考相关资料进行复习。
DETR的官方源代码可以在GitHub上找到,提供了DETR的全部代码,包括训练代码、测试代码等。此外,DETR还提供了在coco数据集上的API曲线、训练权重和测试权重等资源。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [DETR(DEtection TRansformer)要点总结](https://blog.csdn.net/qq_39592053/article/details/128008673)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [DETR:DEtection TRansformer ](https://download.csdn.net/download/weixin_42715977/85994710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
DEtection TRansformer
检测转换器(DEtection TRansformer)是一种基于自注意力机制的模型,用于解决目标检测问题。它是一种将自注意力机制引入目标检测领域的改进方法,具有较强的建模能力和感知能力。
传统的目标检测方法如基于滑动窗口和图像金字塔的方法存在着计算复杂度高和定位精度较低的问题。而检测转换器通过引入自注意力机制,能够在不同尺度上全局地关注图像中的重要特征,从而提高了定位的准确性。
检测转换器模型通常由编码器和解码器两部分组成。编码器负责提取特征并进行特征融合,而解码器则负责对特征进行分类和定位。通过堆叠多个编码器-解码器结构,可以构建出更深层次的模型。
检测转换器已经在许多目标检测任务中取得了非常好的效果,比如图像中物体的检测和分割等任务。它不仅能够在准确率上超过传统的目标检测方法,而且还具有更好的计算效率和泛化能力。因此,检测转换器在目标检测领域具有广泛的应用前景。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)