Jun, 2023

基于 Transformer 的二维物体检测综述

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 探索 Difficult Images 对检测变换器（DETR）的鲁棒性和特性

    基于 Transformer 的目标检测器 (DETR) 在机器视觉任务中表现出显著性能，但其在处理遮挡和对抗扰动等不同图像干扰方面存在问题。我们通过多种实验和将 DETR 与基于卷积神经网络 (CNN) 的检测器（如 YOLO 和 Faster-RCNN）进行基准测试来研究这个问题。我们发现 DETR 在处理遮挡图像的信息丢失干扰方面表现良好。然而，在涂有对抗标记的图像上，网络需要产生一组新的不必要的键、查询和值，导致网络方向错误。与图像损坏基准测试中 YOLOv5 相比，DETR 的性能也较差。此外，我们发现 DETR 在进行预测时严重依赖于主要查询，导致查询之间的贡献不平衡，因为主要查询接收大部分梯度流。

    Oct, 2023

  • 基于 Transformer 的目标检测

    本文提出基于 Transformer 的新方法 O²DETR，实现了复杂的有方向物体检测，无需旋转锚点，其性能表现明显优于 Faster R-CNN 和 RetinaNet。

    Jun, 2021

  • 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

  • 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

  • 重新思考基于 Transformer 的集合预测在目标检测中的应用

    本文讨论了 DETR 在优化过程中所面对的问题，提出了 TSP-FCOS 和 TSP-RCNN 这两种方法以解决其中与匈牙利损失和 Transformer 跨注意机制有关的问题，并证实了这两个新方法在收敛速度和检测准确度上都显著优于 DETR 和其他基准模型。

    Nov, 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

  • DA-DETR: 带信息融合的领域自适应检测变压器

    设计了 DA-DETR，一种域自适应物体检测变压器，引入信息融合以实现从一个带标记的源域到一个未标记的目标域的有效传输，并采用 CTBlender 对卷积神经网络特征和变换器特征进行聚合。在多个广泛采用的域自适应基准测试中，DA-DETR 不断实现卓越的检测性能。

    Mar, 2021

  • 通过信息增强和自适应特征融合的方式，在 DETR 中进行小物体检测

    本研究针对小物体检测中 RT-DETR 模型的准确性不足提出了两个关键改进：首先，引入细粒度路径增强方法以提供更多详细信息来精确定位小物体；其次，采用自适应特征融合算法来有效整合不同尺度的特征信息，从而提高模型对不同尺度目标的检测准确率。

    Jan, 2024