PrObeD方法开源 | 主动方法助力YOLOv5/Faster RCNN/DETR在COCO/GOD涨点
以往的2D目标检测研究侧重于各种任务，包括在通用和伪装图像中检测目标。这些工作被认为是目标检测的被动方法，因为它们直接使用输入图像。然而，在神经网络中，不能保证收敛到全局最小值就一定是最优的； 因此，作者认为目标检测器中训练得到的权重不是最优的。为了解决这个问题，作者提出了一种基于主动方案的Wrapper，称为PrObeD，通过学习信号来增强这些目标检测器的性能。 PrObe...
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....
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