deformable detr | BriefGPT - AI 论文速递

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CVPR用于开放式物体检测的生成式区域语言预训练
生成式开放式物体检测是一种更通用、实用的问题，本论文提出了一个名为 GenerateU 的简单框架，将物体检测作为一个生成问题，可以以自由形式检测密集物体并生成它们的名称，通过广泛的实验验证了 GenerateU 的强大的零样本检测性能。
PDF4 months ago
目标检测的少标注学习：基于 Transformer 模型是否更高效？
在这篇文章中，我们针对当前最先进的目标检测器 Deformable DETR，提出了一种针对少批注学习设置的半监督方法，使用学生 - 教师架构，在避免依赖教师模型生成的伪标签的敏感后处理的同时进行学习。我们在半监督目标检测基准 COCO 和
PDF8 months ago
TransVOD: 基于空间 - 时间变换器的端到端视频目标检测
本文提出了一种基于 Transformer 和 DETR 的视频目标检测系统 TransVOD，通过时间 Transformer 和 Temporal Deformable Transformer Decoder 的设计，能够提高复杂的手工
PDF2 years ago
ICLRSparse DETR：可学习稀疏性的高效端到端目标检测
Sparse DETR 是第一个使用 Transformer 架构的完整目标检测器，其只更新预期被解码器引用的令牌，从而提高模型性能，使性能优于 Deformable DETR。
PDF3 years ago
CVPRPanoptic SegFormer: 使用 Transformer 深入探究全景分割
Panoptic SegFormer 是一种基于 transformers 且具有高效深度监控遮罩解码器、解除查询集耦合策略及改进后处理方法等三个创新性组件的全面框架，是目前在 COCO test-dev 上实现 56.2％PQ 准确率且具
PDF3 years ago
ICLRDeformable 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。
PDF4 years ago