旷视孙剑团队提出Anchor DETR：基于Transformer的目标检测新网络 / 开普饭

作者丨小马编辑丨极市平台极市导读本文提出了MDETR,一种端到端调制检测器,能够根据原始文本query直接来检测图像中的目标,基于Transformer的结构,通过在模型的早期阶段融合这两种模态 ...

作者丨happy 编辑丨极市平台极市导读 YOLO系列终于又回到了Anchor-free的怀抱,不用费劲心思去设计anchor了!旷视开源新的高性能检测器YOLOX,本文将近两年来目标检测领域的各个 ...

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详细信息如下: 论文链接:https://arxiv.org/abs/2101.11605 项目链接:https://github.com/lucidrains/bottleneck-transfor ...

作者丨happy 来源丨极市平台编辑丨极市平台极市导读本文提出一种新颖的动态头框架,它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一.COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性.以ResNeX ...

性能超过所有one-stage类型目标检测算法,训练和测试代码均已开源. 本文来自ECCV2018 Oral论文<CornerNet: Detecting Objects as Paired K ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台极市导读本文是华科&地平线关于Transformer的迁移学习.泛化性能方面的深度思考.重点揭示了Transformer的迁移学习能力与泛化性 ...

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0 写在前面基于Transformer编码器-解码器结构的DETR达到了与Faster R-CNN类似的性能.受预训练Transformer在自然语言处理方面取得巨大成功的启发,作者提出了一种基于r ...

作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考,采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题,提出了YOLOF.该 ...

Date: 2020/06/27Author: CW前言:阅读了 DETR 的论文后,近期梳理了相关代码,本系列会结合源码对 DETR 进行解析,包含模型效果的简单演示.训练的 pipeline.ba ...

重磅干货,第一时间送达最近 Transformer在CV领域真的'杀疯了',很多CV垂直方向出现了不少工作.其中非常有代表性就是:DETR.ViT等. CVer上周第一时间推送了:华为&北大 ...

作者丨派派星来源丨CVHub 编辑丨极市平台极市导读目标检测领域发展至今已有二十余载,本文将对目标检测领域近20年的发展做一次系统性的介绍,并为目标检测构建一个完整的知识体系架构. 引言目标检 ...

OLOX 介绍 YOLOX 在 YOLO 系列的基础上做了一系列工作,其主要贡献在于:在 YOLOv3 的基础上,引入了「Decoupled Head」,「Data Aug」,「Anchor Free ...

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