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【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…
Deformable Attention学习笔记
Deformable Attention学习笔记
Vision Transformer with Deformable Attention
Abstract
Transformer 最近在各种视觉任务中表现出卓越的表现。大的(有时甚至是全局的)接受域使Transformer模型比CNN模型具有更高的表示能力。然而，单纯扩大接受野也会引起一些问题…
详解可变形注意力模块（Deformable Attention Module）
Deformable Attention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中提出，在2022CVPR中《Vision Transformer with Deformable Attention》提出应用了De…
DEFORMABLE DETR学习笔记
DEFORMABLE DETR学习笔记
DEFORMABLE DETR: DEFORMABLE TRANSFORMERS FOR END-TO-END OBJECT DETECTION
ABSTRACT
DETR最近被提出，以消除在目标检测中需要许多手工设计的组件，同时展示良好的性能。但由于Transformer注意模块在处理图像特征映射时的局…
【有啥问啥】什么是Deformable Attention（可变形注意力机制）？
什么是Deformable Attention（可变形注意力机制）？
在近年来的深度学习研究中，注意力机制已经成为了一种非常重要的工具，尤其是在图像处理和自然语言处理任务中，表现尤为突出。然而，标准的自注意…
经典文献阅读之--Deformable DETR
0. 简介
已经好久不写深度学习相关的博客了。但是我觉得DETR值得我重新拾起来进行详细介绍。Deformable DETR作为这两年来最有名的DETR变种之一，当然代码量也是比较多的。这里我们从论文到代码来详细分析Deformable DETR的精华之处。最近两年时间从Attention到NAS再…
TCP之nagle算法和延迟ACK
1.Nagle算法
是为了减少广域网的小分组数目，从而减少网络拥塞的出现；
该算法要求一个tcp连接上最多只能有一个未被确认的未完成的小分组，在该分组ack到达之前不能发送其他的小分组，tcp需要收集这些少量的分组，并在ac…
TCP Nagle算法详解
转: http://bbs.chinaunix.net/thread-3767363-1-1.html 在网络拥塞控制领域，我们知道有一个非常有名的算法叫做Nagle算法（Nagle algorithm），这是使用它的发明人John Nagle的名字来命名的，John Nagle在1984年首次用这个…
TCP Nagle算法简述
TCP/IP协议中，无论发送多少数据，总是要在数据前面加上协议头，同时，对方接收到数据，也需要发送ACK表示确认。为了尽可能的利用网络带宽，TCP总是希望尽可能的发送足够大的数据。 （一个连接会设置M…
19- TCP 协议（Nagle）
前面我们所用的 unp/protocol/tools/winclient/echo_cli.cpp 程序的特别之处是它总会发送一个小分组（TCP 段，只有 41 字节）到服务器。这样的小分组在英文中称为 tinygram，在网络状态好的情况下，比如局域网中࿰…
禁用 Nagle 算法
有没有发现一个很奇怪的组合，即 Nagle 算法和延时 ACK 的组合。这个组合为什么奇怪呢？
我举一个例子你来体会一下。比如，客户端分两次将一个请求发送出去，由于请求的第一部分的报文未被确认，Nagle 算法开始起作用&…
html--元素周期表
html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset"utf-8">
<title>Ԫ�����ڱ�</title>
<style>
html, body {height: 100%;
}body {background-co…
openxml html to word,C# Net 使用 openxml 提取word中的文本和图片并转为Html
C# Net Core openxml 提取 提出 取 word 文本 图片 Html Text Drawing C# Net Core openxml 提取 提出 取 word 文本 图片 Html Text Drawing 注：只支持内嵌，不支持公式 ------------------------------------------------ ---------------文章最后为…
C# + OpenXML 生成 Word 文档（VS2015）
本文是 Open XML SDK 的入门文章，将逐步讲解如何生成一个下面这样的 Word 文档： 有关 Open XML SDK 的详细内容，请参阅这个链接：欢迎使用 Open XML SDK 2.5 for Office
创建示例程序
启动 Visual Studio 2015，新建一…