如何评价目标检测模型 RT-DETR - 知乎
例如，rt-detr-l在coco val2017数据集上达到了53.0%的平均精度（ap）和114 fps（每秒帧数）的性能，而rt-detr-x则达到了54.8%的ap和74 fps。 无需后处理 ：与现有的实时目标检测器相 …
detr的query学到了什么？ - 知乎
detr的object queries主要是用来查询是否存在目标以及目标位置的。 类似cnn检测中的rpn，用来产生候选框。 在detr中，object queries为 (100,b,256) 的可学习的参数，其中每个256维的向量 …
为什么DETR不需要NMS？ - 知乎
DETR模型是将目标检测转为集合预测的方式，从而省去NMS后处理，也无需人为设置anchor。另一方面，目标检测可以分为两个子任务：分类和定位。 那么，限制DETR模型性能提升的瓶颈 …
如何评价FAIR提出的图像分割方法Mask2Former，效果超 …
所以，一个很直觉的想法是能不能像up-detr一样有一个无监督预训练的任务把这个稀疏的attention给预训练出来呢？ 这样，理论上flops还能再降低一点吧。 现在的backbone都是多尺 …
请问RT-DETR用一张3090能跑吗？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …
Deformable DETR改进了DETR的哪些部分？ - 知乎
1.1部分将快速回顾detr整体架构（会附上一些原始论文没有的，来自源码的细节）。 1.2部分需要重点关注，它将有助于我们对deformable detr的具象化理解。 1.1 detr整体架构. DETR架构图 …
如何看待商汤的Deformable DETR？能否取代Faster-RCNN范式？
简单读了一下新鲜出炉的代码，也和 DETR 的实现做了一下对比。Backbone、 Matcher 和 positional encoding 的实现和 DETR是一样的，主要的修改在 deformable_detr.py 和 …
RT-DETR neck部分与CondLaneNet的neck有何区别？FPN和 ... - 知乎
RT-DETR的neck部分通常是Transformer Encoder，用于提取图像特征并将其输入到Transformer Decoder中进行目标检测任务。 而CondLaneNet的neck部分通常是用于车道线检测的特定结 …
如何评价华南理工和微信AI提出的无监督预训练检测器UP-DETR?
回到我们的UP-DETR，对于DETR而言，既然CNN可以是无监督预训练的，那么transformer能不能也无监督预训练一下呢。这就是我们的motivation。 当然了，理想很丰满，可现实总是很骨感 …
DETR（detection transformer）收敛慢的原因是什么？ - 知乎
就个人的理解，object query机制实际就是把图像分摊到多个query中去，换个方式理解就是每个query分别负责一张图片中一部分位置和大小的目标（即原论文中top20那些点集图所表现 …