RecursiveDet | 超越Sparse RCNN，完全端到端目标检测的新曙光
像Sparse RCNN这样的端到端区域目标检测器通常具有多个级联边界框解码阶段，根据它们之前的结果对当前的预测进行细化。每个阶段内的模型参数是独立的，导致巨大的计算成本。 在本文中，作者发现解码阶段的一般设置实际上是多余的。通过简单地共享参数并创建一个递归解码器，检测器已经获得了显著的改进。递归解码器可以通过提供提议框的位置编码（PE）进一步增强，这使得它能够了解输入边界框的确切位置...
目标检测改进 | 如何使用IOU改进自注意力以提升Sparse RCNN目标检测性能（二）
3、本文方法所提出的方法，主要包括 IoU-enhanced self-attention（IoU-ESA）和动态通道加权（DCW）。该方法的概述如图2所示。在说明设计模块的细节之前，首先回顾和分析 Sparse R-CNN 的初步工作。3.1、Sparse R-CNN的初步分析1、基本配置有关 Sparse RCNN 的详细信息也可以在图 2 中找到。它有一组可学习的目标查询 q ....
目标检测改进 | 如何使用IOU改进自注意力以提升Sparse RCNN目标检测性能（一）
在图像中没有密集平铺的 anchor boxes 或 grid points 的情况下，Sparse R-CNN 通过以级联训练方式更新的一组对象 queries 和 proposal boxes 来获得有候选结果。然而，由于 queries 的稀疏性和 queries 与其参与区域之间的一对一关系，它在很大程度上依赖于自注意力，这在早期训练阶段通常是不准确的。此外，在目标密集的场景中，目标 q....
ResNet50上天 | DDQ改进Sparse RCNN让ResNet50在coco上来到了49.8的AP（二）
3实验3.1 From Sparse R-CNN to DDQ表 1 显示了本研究中从 Sparse R-CNN 到 DDQ 的逐步提升。使用 300 个查询的 Sparse R-CNN 使用标准的 1× 训练实现了 39.4 AP，这比使用 3× 训练时间和更重的增强低约 5.6 AP。训练时间短的性能显著下降已经暗示了 Sparse R-CNN 的收敛困难。表 1 From Sparse R....
ResNet50上天 | DDQ改进Sparse RCNN让ResNet50在coco上来到了49.8的AP（一）
在 DETR 出现之后，端到端的目标检测得到了迅速的发展。DETR 使用一组稀疏查询来替换大多数传统检测器中的密集候选框。相比之下，稀疏查询不能保证作为密集先验的高召回率。但是，在当前框架中，使查询变得密集并非易事。它不仅计算成本高，而且优化困难。由于稀疏查询和密集查询都不完美，那么端到端目标检测中的预期查询是什么？本文表明预期的查询应该是密集的不同查询（DDQ）。具体来说，将密集先验引入框架以....
Sparse RCNN再升级 | ResNet50在不需要NMS和二分匹配的情况下达到48.1AP
最近的端到端多目标检测器通过去除手工制作的过程来简化推理流程，例如使用非最大抑制 (NMS) 去除重复的边界框。然而，在训练中，它们需要二分匹配来计算检测器输出的损失。与端到端方法的方向性相反，二分匹配使得端到端检测器的训练变得复杂。在本文中旨在提出一种无需二分匹配即可训练端到端多目标检测器的方法。为此，将端到端多目标检测视为使用混合模型的密度估计。提出了新的检测器，称为稀疏混合密度目标检测器(....
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP（二）
4实验4.1 消融实验1、不同匹配器的影响如表3所示，具有固定k值(k=2,3)的OTA匹配器与Baseline相比，AP的提升率为0.9% AP。在动态k估计中使用q=8的OTA匹配器增加了1.1% AP，这证明了使用动态k的有效性。units增加策略进一步将AP提高到46.7% AP，说明这种简单的设计是有效的。此外，具有q=8和units增加策略的OTA匹配器 AP75和APs都增加了近3....
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP（一）
1简介近年来，目标检测得到了快速的发展，从卷积神经网络(CNN)到Transformer，特征提取的Backbone各不相同，检测Pipeline的设计也各不相同。根据回归次数的不同，检测器主要可分为One-Stage、Two-Stage和Multi-Stage。One-Stage检测器直接预测给定图像中的回归目标和类别，而不需要进行细化步骤。Two-Stage检测器首先生成有限数量的前景候选p....
计算机视觉论文速递（四）Dynamic Sparse R-CNN：Sparse R-CNN升级版，使用ResNet50也能达到47.2AP
Dynamic Sparse R-CNN论文：Dynamic Sparse R-CNN代码目前未开源1. 摘要 Sparse R-CNN是最近的一种强目标检测Baseline，通过对稀疏的、可学习的proposal boxes和proposal features进行集合预测。在这项工作中提出了2个动态设计来改进Sparse R-CNN。 首先，Sparse R-CNN采用....
港大同济伯克利推出目标检测新范式：Sparse R-CNN
全新的目标检测范式Sparse R-CNN。Paper: https://arxiv.org/abs/2011.12450Code: https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN沿着目标检测领域中 Dense 和 Dense-to-Sparse 的框架，Sparse R-CNN 建立了一种彻底的 Sparse 框架， 脱离 anchor box，referenc....
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