36510用于快速训练收敛的条件DETR0Depu Meng 1 * Xiaokang Chen 2 * Zejia Fan 2 Gang Zeng 20Houqiang Li 1 Yuhui Yuan 3 Lei Sun 3 Jingdong Wang 3 †0中国科学技术大学2北京大学3微软...
”快速收敛条件DETR 变压器编码器与解码器 条件交叉注意力机制 收敛速度提升“ 的搜索结果
3621空间调制协同注意下DETR算法的快速收敛高鹏1郑明航3王晓刚2戴继峰4李洪生21上海AI实验室2香港中文大学-商汤科技联合实验室3北京大学4商汤科技[email protected]@ee.cuhk.edu.hk摘要最近提出的检测...
它由一个基于集合的全局损失和一个 Transformer 编码器-解码器架构组成，它通过二分匹配强制进行独特的预测。 给定一组固定的学习对象查询集，DETR 会推理对象和全局图像上下文的关系，以直接并行输出最终的预测集...
7565OadTR：使用变压器进行在线动作检测王翔1张世伟2 *志武卿1邵元杰1左正荣1...在本文中，我们提出了一个新的编码器-解码器框架的基础上变压器，命名为OadTR，以解决这些问题。附加任务令牌的编码器旨在捕获关系和全局
它由基于集合的全局损耗（通过二分匹配强制唯一预测）和变压器编码器-解码器体系结构组成。 给定固定的学习对象查询集，则DETR会考虑对象与全局图像上下文之间的关系，以直接并行并行输出最终的预测集。 由于这种...
这项工作的目的是在推进时间动作检测（ESTO）使用编码器-解码器框架与动作查询，类似于DETR，这在对象检测方面取得了巨大的成功。然而，该框架如果直接应用于分类器，则会遇到以下几个问题：解码器中查询间关系的...
因此，即使在相对较小的数据集上进行训练时（例如ImageNet），它们也能很好地泛化，但在捕捉全局关系方面表现欠佳，尤其是与Transformers相比。另一方面，Transformers具有密集连接，并且根据输入值动态调整连接权重...
16269基于转换器的注意力网络在连续像素预测中的应用杨光磊1、2唐昊3丁明立1NicuSebe2Elisa Ricci2、41中国哈尔滨工业大学2意大利特伦托大学DISI 3瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室4意大利布鲁诺·凯斯勒基金...
�������������������������������������������������������������������...��������87810用于目标跟踪的统一变压器跟踪器0Fan Ma 1...
这种新的训练方案通过训练ATSS和等一对多标签分配监督下的多个并行辅助头部，可以很容易地提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，作者通过从这些辅助头部提取正坐标来进行额外的定制正查询，以提高解码器中正...
2979WB-DETR：基于变压器的无主干Fanf anLiu1，2，3，4*，HaoranWei1，2，3，4*，WezheZhao1，2，3，4†，GuozhenLi5，Jingquan Peng1，2，3，4，Zihao Li1，2，3，41中国科学院航天信息研究所。2NIST，中国科学院...
为了解决第一个限制，这是由于二次计算的自关注模块在变压器编码器的复杂性，我们提出了一个动态编码器，以接近Transformer编码器的注意机制，使用基于卷积的动态编码器与各种注意类型。这样的编码器可以基于多个...
PnP-DETR：利用变压器王涛1，3*李媛4陈云鹏2冯佳石4闫水成41新加坡国立大学数据科学研究所2依图科技3新加坡国立大学研究生院综合科学与工程专业4新加坡国立大学电子与计算机工程系[email protected]@gmail....
limited in modeling long-term dependencies over the inputsequence and also in considering global relations betweenpast and future actions.Third, the sequential predictionof autoregressive decoding may...
这个新公式直接使用框坐标作为转换器解码器中的查询，2.并逐层动态更新它们。使用框坐标不仅有助于使用显式位置先验来提高查询特征相似性并消除 DETR 中缓慢的训练收敛问题，3.而且还允许我们使用框宽度和高度信息来...
inc.com摘要端到端鉴别跟踪器显著地改善了现有技术的状态，然而鲁棒性和效率的改善受到传统鉴别模型的限制，即最小二乘回归在本文中，我们提出了DTT，一种新的单目标鉴别跟踪器，基于编码器-解码器Transformer架构。...
目前以大名鼎鼎的YOLO为代表的基于CNN的实时监测网络需要NMS进行后处理，导致不能很好的优化网络，并且网络不够健壮，从而导致检测器的推理速度出现延迟。研究者也分析了Anchor-based和Anchor-free的YOLO的性能，...
196280通过多方位注意力提升人群计数01 西安交通大学网络科学与工程学院 2 中国科学院深圳先进技术研究院 3厦门大学 4 鹏城实验室 5 哈尔滨工业大学[email protected]; [email protected]摘要0本文...
SVTXCiTFocal-ViTResNetNestT108410用于高效局部注意力的学习查询0摩阿布∙阿拉尔特拉维夫大学阿里尔∙沙米尔∙雷希曼大学阿米特∙H∙贝尔马诺特拉维夫大学0摘要0视觉变换器（ViT）是强大的视觉模型。与卷积神经网络...
detr 历史解析代码 重点 (Top highlight)Transformers are widely known for their accomplishments in the field of NLP. Recent investigations prove that transformers have the inherent ability to generalize...
RT-DETR是一种基于Transformer检测架构的实施目标检测器，其性能在...RT-DETR由百度开发，是一种当前顶级的的端到端目标检测器，精度高速度快。它利用ViT，通过解耦尺度内相互作用和跨尺度融合，有效地处理多尺度特征。
TOC DETR — End-to-End Object Detection with ... 新框架的主要成分称为DEtection TRANSformer或DETR，是基于集合的全局损耗，它通过二分匹配和变压器编码器-解码器体系结构来强制进行唯一的预测。 给定固定的学习对
15234请注意：点积注意力对对抗性补丁鲁棒性有害Giulio Lovisotto1，2 Nicole Finnie2 Mauricio Munoz2 Chaithanya Kumar Mummadi2，3 JanHendrik Metzen21牛津大学2博世人工智能中心3弗莱堡大学giulio. cs.ox.ac.uk...
当前的解决方案主要采用具有卷积神经网络（CNN）的编码器-解码器架构来捕获合成图像的上下文，试图理解它在前景附近的周围背景中看起来像什么在这项工作中，我们试图解决图像协调与Trans- former，利用其强大的能力...
10498×基于一维注意力和相关性的高分辨率光流徐浩飞1* 杨娇龙2蔡剑飞3张居庸1童欣21中国科学技术大学2微软亚洲研究院3莫纳什大学{xhf@mail.，juyong @} ustc.edu.cn{jiaoyan，xtong}@ microsoft....
+v：mala2255获取更多论文基于DETR的人机交互检测中的硬正查询挖掘钟旭斌1、丁长兴...近年来，基于检测Transformer（Detection Transformer，DETR）的HOI检测器由于其优越的性能和高效的结构而变得流行然而，这些方法通
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