Sep, 2021

T6D-Direct: 多物体 6D 姿态直接回归的 Transformers

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TL;DR本文提出了基于 Transformer 神经网络，通过直接估计的方式在 YCB-Video 数据集上进行 6D 多物体姿态估计，实现了最快的推理时间和与最先进方法相当的姿态估计精度。
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发现论文，激发创造
  • TransPose: 一个基于 Transformer 的六自由度物体姿态估计网络与深度修正

    该研究提出了一种改进的基于 Transformer 的 6D 位姿估计方法 TransPose，它利用 RGB 图片作为输入，结合轻量级深度估计网络和变压器检测网络，并通过深度细化模块对位姿进行精度优化，在果树采摘应用方面取得了优于其他现有方法的效果。

    Jul, 2023

  • YOLOPose V2：基于 Transformer 的 6D 姿态估计的理解与改进

    基于 Transformer 的 YOLOPose 模型通过关键点回归和改进的方式实现多目标 6D 姿态估计，适用于实时应用，并达到与最先进方法相媲美的效果。

    Jul, 2023

  • 使用 Transformer 进行端到端的目标检测

    该研究提出了一种新方法，将目标检测作为直接集合预测问题进行处理，主要采用基于集合的全局损失和 Transformer 编码器 - 解码器架构构建 DETR 模型，能够高效地完成目标检测和全景分割任务，相较于许多现代检测器，DETR 模型概念简单且不需要专门的库。

    May, 2020

  • ZS6D: 使用视觉变换器进行零样本 6D 物体姿态估计

    通过使用预训练的 Vision Transformers（ViT）提取的视觉描述符，我们引入了 ZS6D 方法，用于零样本新目标 6D 姿态估计，该方法在众多最新的姿态估计方法上表现卓越，无需进行特定任务的微调。我们在 LMO、YCBV 和 TLESS 等三个数据集上进行了实验，并与两种方法进行了比较，结果在所有三个数据集上相较于其中一种方法有显著提升，在两个数据集上相较于另一种方法有提升。

    Sep, 2023

  • 用 Transformer 进行的多目标追踪的对比学习

    通过引入实例级对比损失、修订的采样策略和轻量级分配方法，我们展示了如何将 DETR 转化为 MOT 模型，学习目标的外观并保留检测能力，其性能在具有挑战性的 BDD100K 数据集上超过了先前的最新技术水平 2.6 mMOTA，并在 MOT17 数据集上与现有的基于 transformer 的方法相媲美。

    Nov, 2023

  • Deformable DETR：可变形 Transformer 完整目标检测

    Deformable DETR 提出了一种改进的 Transformer 注意力模块，只关注于围绕参考点的一小集采样点，能够更好地实现物体检测，尤其是在小物体上，并在 COCO 基准测试上得到了有效的实验结果。

    Oct, 2020

  • 一种用于 3D 物体检测的端到端 Transformer 模型

    3DETR 是一种基于 Transformer 的端到端目标检测模型，适用于 3D 点云，相较于现有的检测方法，它需要最少的修改，可以通过将 3D 领域知识整合进去得到进一步的改进，在 ScanNetV2 数据集上，相比于 VoteNet 基线具有 9.5% 更好的性能，并且适用于其他 3D 任务。

    Sep, 2021

  • 基于 Transformer 的二维物体检测综述

    本篇论文详细回顾了二十一篇相关的论文，讨论了最近在 DETR 中基于 Transformer 方法的研究进展，并涵盖了最新的改进，包括骨干网络改造，查询设计和注意力优化。同时，我们还比较了所有检测变压器的性能和网络设计。

    Jun, 2023

  • 医学物体检测中的检测变形器的应用

    本研究探讨了使用 DEtection TRansformer（DETR）检测医学成像中可疑区域的可行性，研究表明这种方法能够与甚至优于当前方法进行匹配，且无需依赖锚点或手动启发式设计等方式来检测对象。

    Jun, 2023

  • PViT-6D：使用置信水平预测和姿态令牌超频视觉变换器的 6D 位姿估计

    我们的研究将 6D 姿态估计问题转化为直接的回归任务，利用 Vision Transformers 的能力进行探索，通过对分类标记的定制使用来进行姿态估计。我们还引入了一种简单的方法来确定姿态的置信度，这可以很容易地集成到大多数 6D 姿态估计框架中。我们的方法 PViT-6D 在实现简单和端到端可学习的同时，表现优于当前最先进方法，在 Linemod-Occlusion 数据集上提高 0.3% ADD (-S)，在 YCB-V 数据集上提高 2.7% ADD (-S)。此外，我们的方法提高了模型的可解释性和推理性能的可靠性。

    Nov, 2023