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利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码）
https://mp.weixin.qq.com/s/3NeDBdr75kQAjP07L7rk3w 现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。 计算机视觉研究院 主要由来自于大学的研究生组成的团队，本平台从事机器学习与深论文阅读《DETReg: Unsupervised Pre-training with Region Priors for Object Detection》
本文链接： https://arxiv.org/pdf/2106.04550.pdf 问题及创新点： 1.利用传统算法，选择一些可能存在物体目标的区域送入网络进行处理，作为伪标签（fbox）； 2.除了图像块伪标签，本文还采用其他预训练方法得到的基干网络来产生高维特征(femb)和块分类（fcat,是否是proposal块）作为伪标签 上图ubuntu linux复现DETR遇到的一些问题
根据论文源码https://github.com/facebookresearch/detr首先克隆存储库 git clone https://github.com/facebookresearch/detr.git 报错：-bash: git: command not found 解决办法： sudo apt-get update sudo apt-get install git-core git --version 再执行git clone又报了下【Transformer养猪】Livestock Monitoring with Transformer
对牲畜行为的跟踪有助于在现代动物饲养场及早发现并预防传染病。除了经济收益，这将减少畜牧业中使用的抗生素数量，否则这些抗生素将进入人类的饮食，加剧抗生素耐药性的流行，这是导致死亡的主要原因。我们可以使用大多数现代农场都有的标准摄像机来监控牲畜。然而，大多数计算机视觉算DETR-端到端的目标检测框架
论文：https://arxiv.org/abs/2005.12872 代码：https://github.com/facebookresearch/detr DETR 第一个将 Transformer 成功整合为检测 pipeline 中心构建块的目标检测框架。基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、真正的没有anchor，且对标超越Faster RCNN。 DETR论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR)
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR) 目录论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR)简介模型整体结构backboneTransformerFFNs检测和损失函数模型效果 DETR 是 Detection Transformer的缩写， 是Facebook 提出的主要用于目标检测领域DETR 模型结构源码
DETR 模型结构源码 目录DETR 模型结构源码End-to-End Object Detection with Transformers（DETR）模型整体结构模型构建backbonetransformertransformer整体构建EncoderTransformerEncoder类TransformerEncoderLayer类DecoderTransformerDecoder类TransformerDecoderLayer类FFN End-t深度学习之目标检测（十一）--DETR详解
深度学习之目标检测（十一）-- DETR详解 目录 深度学习之目标检测（十一）-- DETR详解1. 前言2. DETR 框架2.1 CNN Backbone2.2 Transformer Encoder2.3 Transformer Decoder2.4 FFN 3. 二分图匹配和损失函数4. 代码5. 总结 继 Transformer 应用于图像分类后，本章学习 Transform【论文笔记】Deformable DETR：使用稀疏Attention实现目标检测
概述 之前的DETR使用Transformer成功地实现了目标检测，而Deformable DETR针对DETR的缺点提出了一些改进。DETR主要有以下两个缺点： 相比于其它的目标检测模型，DETR需要更多的epoch才能收敛 DETR很难检测出小物体 对于第一个问题，作者认为这是Attention机制的锅，在初始化时，Attention的计算机视觉最新进展概览(2021年8月1日到2021年8月7日)
1、GraphFPN: Graph Feature Pyramid Network for Object Detection 在需要多尺度特征的图像理解任务中，特征金字塔已经被证明是强大的。最先进的多尺度特征学习方法关注于使用具有固定拓扑的神经网络进行跨空间和尺度的特征交互。在本文中，我们提出了一种图特征金字塔网络，这种网End-to-End Object Detection with Transformers
摘要 我们提出了一种将目标检测视为直接集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计组件的需求，如非最大抑制程序或锚生成，它们明确编码了我们关于任务的先验知识。新框架的主要组成部分被称为“检测transformer”(DEtection TRansformer)或“DETRDeformable DETR要点解读
最近整理Transformer和set prediction相关的检测&实例分割文章，感兴趣的可以跟一下： DETR: End-to-End Object Detection with TransformersDeformable DETRRethinking Transformer-based Set Prediction for Object DetectionInstances as QueriesSOLQ: Segmenting Objects byDETR：Facebook提出基于Transformer的目标检测新范式，性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral
DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: End-to-End Object Detection with Transformers 论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872 论两种端到端通用目标检测方法
摘要：本文介绍两种端到端训练通用目标检测算法--DETR和DeFCN。 通用目标检测作为计算机视觉中一个基础的任务，对着图像理解、信息提取有着极为重要的意义。对于该任务目前已经发展出了许多方法，如基于全卷积的单阶段方法DenseBox，YOLO,SSD, RetinaNet和CenterNet等，以及更加复杂的多读一下End-to-End Object Detection with Transformers
目标检测旨在为感兴趣目标预测bounding boxes以及类别(category). 现代检测器多通过在数据庞大的proposals，anchors，window centers等集合上面，设计可替代的回归和分类模块，以后处理方式去处理该预测问题。这种方式的算法性能严重依赖于前述后处理操作。本文将目标检测问题视为一个直End-to-End Object Detection with Transformers 论文学习
Abstract 本文提出了一个新的方法，将目标检测看作一个直接的集合预测问题。该方法让检测变得更简洁，去除了人为设计的后处理步骤如 NMS 或 anchor 生成，显式地编码了关于任务的先验知识。该框架的主要结构叫做 DEtection TRansformer 或 DETR，基于集合的全局损失，通过二分匹配和一两种端到端通用目标检测方法
摘要：本文介绍两种端到端训练通用目标检测算法--DETR和DeFCN。 通用目标检测作为计算机视觉中一个基础的任务，对着图像理解、信息提取有着极为重要的意义。对于该任务目前已经发展出了许多方法，如基于全卷积的单阶段方法DenseBox，YOLO,SSD, RetinaNet和CenterNet等，以及更加复杂的多阶港中文&商汤提出SMCA：用于DETR快速收敛的空间调制协同注意力
为了加速DETR收敛，本文提出了一种简单而有效的方案来改进DETR框架，即空间调制协同注意（SMCA）机制。即插即用，让DETR涨点明显。性能优于可变形DETR、DETR等网络。 注1：文末附【Transformer】和【目标检测】交流群 注2：整理不易，点赞的人暴富，论文多多！ SMCA Fast Convergence of DETR wiFast Convergence of DETR with Spatially Modulated Co-Attention
为了加速DETR收敛，本文提出了一种简单而有效的方案来改进DETR框架，即空间调制协同注意（SMCA）机制。即插即用，让DETR涨点明显。性能优于可变形DETR、DETR等网络。 注1：文末附【Transformer】和【目标检测】交流群 注2：整理不易，点赞的人暴富，论文多多！ SMCA Fast Convergence of DETR wi阅读心得：DETR:End-to-End Object Detection with Transformers
论文地址：End-to-End Object Detection with Transformers DETR 一、 摘要二、 介绍三、 相关工作1. 集合预测2. Transformer 和并行解码 四、 DETR模型1. 目标检测的集合预测损失2. DETR结构 五、 实验 一、 摘要 该方法提出了一个检测的新的pipeline，无需预定义锚框以及如何看待商汤的Deformable DETR？能否取代Faster-RCNN范式？
计算机视觉 目标检测 物体识别 深度学习（Deep Learning） 卷积神经网络（CNN） 如何看待商汤的Deformable DETR？能否取代Faster-RCNN范式？ 陀飞轮 复旦大学 微电子学院硕士 Deformable DETR比DETR训练快10x，能否取代Faster-RCNN论文笔记+源码 DETR:End-to-End Object Detection with Transformers
〇、本论文需要有的基础知识 目标检测：了解传统目标检测的基本技术路线（如anchor-based、非最极大值抑制、one-stage、two-stage），大致了解近两年的SOTA方法（如Faster-RCNN） Transformer：了解Transformer的机制，知道self-attention机制 二分图匹配：了解图论中的二分图匹配，知道匈牙利算法6个开源数据科学项目
作者|PRANAV DAR 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 利用这段时间，用这些顶级的开源项目来制作你的数据科学简历 从Facebook AI的计算机视觉框架到OpenAI的GPT-3模型，我们涵盖了广泛的开源数据科学项目 介绍 “到目前为止，你完成了多少数据科学项目？” 这是面试者在数据科学