目标检测 Sparse DETR(2022)详细解读

文章目录

Sparse DETR 通过以下方式改进了DETR:

  1. 稀疏注意力:Sparse DETR 优化了交叉注意力机制,使其仅关注图像中可能包含目标的区域,而不是整个图像。这减少了计算量和提高了效率。
  2. 前景预测器的监督:Sparse DETR 特别关注前景目标的预测。它通过解码器的交叉注意力图(DAM,Decoder's Cross-Attention Map)来实现这一点。DAM是基于解码器的查询和编码器的先验(来自编码器的输出)计算的。

前景预测器和交叉注意力图(DAM)

  1. 前景预测器:这是一个网络头,用于预测图像中的哪些区域是前景(即包含目标的区域)。
  2. 交叉注意力图(DAM)
    • DAM是通过解码器的查询和编码器的先验之间的交叉注意力计算得到的。
    • DAM用于确定解码器的哪些查询应该关注编码器的哪些位置,从而帮助模型集中注意力在包含目标的区域。
    • 通过这种方式,Sparse DETR 能够更有效地将解码器的查询与相关的编码器特征关联起来,从而提高目标检测的准确性。
相关推荐
火山引擎开发者社区4 小时前
技术速递|使用 GitHub Copilot CLI 构建 Emoji 列表生成器
人工智能
codefan※5 小时前
干掉“幻觉“实战:如何构建企业级知识图谱增强 RAG
人工智能·知识图谱
wukangjupingbb5 小时前
传统基于药物 SMILES 序列和蛋白质氨基酸序列的 DTI(Drug-Target Interaction)预测方法的缺陷
人工智能
沪漂阿龙5 小时前
Codex 额度重置周期变化:AI 编程免费试玩时代正在结束
人工智能
TickDB5 小时前
美股行情 API 接入避坑:REST 快照、WebSocket 推送、盘前盘后数据的边界
人工智能·python·websocket·行情数据 api
装不满的克莱因瓶6 小时前
深入理解卷积神经网络(CNN)——从原理到代码实践
人工智能·神经网络·cnn
完成大叔6 小时前
模块二,Agent知识图谱的工具链思考
人工智能
lauo6 小时前
ibbot手机发布:搭载poplang技术 + token节点经济,革新AI手机体验
人工智能·智能手机
咖啡星人k6 小时前
云端开发环境技术架构深度解析:从容器隔离到AI Agent集成
人工智能·架构
袋鼠云数栈6 小时前
从前端到基础设施,ACOS 如何打通企业全链路可观测
运维·前端·人工智能·数据治理·数据智能