相关文章
Deformable Convolution Networks
Deformable Convolution Networks
论文链接
1.双线性插值原理
由于可形变卷积在获取偏移位置像素点时候，需要用到双线性插值，所以我就把它先放到上面，并附上参考链接： 参考链接
线性插值 线性插值是指插值函数为一次多项式的插…
论文解读2：Deformable DETR论文阅读和源码分析
论文题目：Deformable detr: Deformable transformers for end-to-end object detection 2020 ICLR
论文链接：arxiv.org/pdf/2010.04159
源码链接：github链接 前言：
Deformable DETR主要解决了不能输入多个骨干网络提取的特征图…
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2017 Deformable ConvNets V1介绍及分析(包括代码)
最近Deformable Conv V2比较火, Deformable Conv的概念是MSRA的戴季峰等人提出来的, 挺不错的一个东西, 对于有形变的物体的识别效果很好, 今天先把其前身Deformable ConvNets V1做个总结, 以便打好学习Deformable ConvNets V2的基础. 发现了一个特别好的博客 imperfect00——d…
Deformable Convolutional Networks
Deformable Convolutional Networks
卷积神经网络(CNN)由于其构建模块中固定的几何结构，其本质上仅限于建模几何变换。在这项工作中，我们引入了两个新的模块来增强CNN的变换建模能力，即可变形卷积和可变形RoI池化。两者都是基于用额外的偏移…
Deformable Convolutional Network论文解读
卷积神经网络由于固定的几何结构一直受限于对几何形变的建模，这篇工作引入了两个新模块——deformable convolution和deformable RoI pooling。deformable convolution 和deformable RoI pooling都是基于一个平行网络分支学习offset（偏移）&am…
Deformable DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERSFOR END-TO-END OBJECT DETECTION（论文阅读）
Deformable DETR 是商汤Jifeng Dai 团队于2021年发表在ICLR 上的文章，是针对Detr 的改进。
论文：《DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION》
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2010.04159.pdf
代码链接…
Deformable ConvNets v2
Deformable ConvNets v2
可变形卷积网络的优越性能源于其对物体几何变化的适应能力。通过对其自适应行为的研究，我们发现虽然对其神经特征的空间支持比常规的转换更符合对象结构，但这种支持可能会远远超出感兴趣的区域，导致特征受到不相关图…
Deformable DETR 论文学习
Abstract
DETR 提出在目标检测方法中去除人为组件，也可保持优异性能。但由于 Transformer 注意力模块只能有限地处理图像特征图，它的收敛速度就比较慢，特征空间分辨率有限。为了缓解这些问题，作者提出了 Deformable DETR…
Deformable-3D-Gaussians
为进一步提高渲染质量，研究团队提出了一种基于光栅化（rasterization）的单目动态场景建模 pipeline，首次将变形场（Deformation Field）与 3D 高斯（3D Gaussian Splatting）结合…
Deformable DETR模型学习记录
引言
Deformable-DETR的主要贡献： 1，结合可变形卷积的稀疏空间采用和Transformer的全局关系建模能力，提出可变形注意力机制模型，使其计算量降低，收敛加快。 2，使用多层级特征，但不使用FPN&…
Deformable DETR算法原理
传统的DETR解决了YOLO中锚框机制以及NMS后处理手段，DETR实现了真正的端到端结构。
但DETR训练时间较长和特征空间分辨率有限，原始的DETR不能输入特别大的图像，Transformer注意力机制的限制（输入图像转换为序列后维度过大…
DEFORMABLE DETR详解
1.解决问题
DETR需要比现有的目标检测器更长的训练时间来收敛。 DETR在检测小物体方面的性能相对较低，并且无法从高分辨率特征地图中检测到小物体。可变形卷积可以识别重要特征，但是无法学习重要特征之间的联系 transformer组件在处理图像特征图中的不足…
Deformable Detr代码阅读
前言
本文主要是自己在阅读mmdet中Deformable Detr的源码时的一个记录，如有错误或者问题，欢迎指正
deformable attention的流程 首先zq即为object query,通过一个线性层，先预测出offset,后将三组offset添加到reference point上来得到采样后…
【目标检测】Deformable DETR
一、前言
论文： Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection 作者： SenseTime Research 代码： Deformable DETR 特点： 提出多尺度可变形注意力 (Multi-scale Deformable Attention) 解决DETR收敛…
Deformable Attention Module
介绍
Deformable Attention Module主要思想是结合了DCN和自注意力，目的是为了在输入特征图上的参考点(reference point)的附近只采样少数点(deformable detr设置为3个点)来作为注意力的key 。主要包含步骤： （1）确定reference point。 （2）确定每个reference point的偏移量…
Deformable Conv及其变体
文章列表：
Active Convolution: Learning the Shape of Convolution for Image Classification
这篇文章首先将卷积进行参数的拓展，之前都是直接学习权重就是了。之前的卷积都是fixed的采样。比如3*3，就是采样与window中心点相对位置一样的9个点。即： Y = W ∗ X + b Y…
Deformable 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 Queries…
Deformable Conv
参考链接： 传送门
细节见链接，总结下我的理解：
形变的不是卷积的 kernel，而是 feature map 上的每个pixel。
并没有对conv函数做什么变化，而是在普通的input map 和 conv之间，多做了一次conv得到input_o…
【Deformable DETR 论文+源码解读】Deformable Transformers for End-to-End Object Detection
目录 前言一、背景和改进思路二、细节原理和源码讲解2.1、多尺度特征2.1.1、backbone生成多尺度特征2.1.2、多尺度位置编码 2.2、多尺度可变形注意力2.2.1、普通多头注意力：MultiHeadAttn2.2.2、可变形多头注意力：DeformAttn2.2.3、多尺度可变形多头注意…
Deformable DETR
文章目录 前言1. 模型特点1.1 分析问题1.2 解决方案 2. 模型结构2.1 Deformable Attention2.2 多尺度特征2.3 整体结构 3. 思考分析4. 下一步计划5. 参考 前言
DETR提出了Query Based的端到端目标检测算法，把目标检测看成了一个集合预测的问题，巧妙避开…