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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…
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…