Deformable 可变形的DETR This repository is an official implementation of the paper Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection. 该存储库是论文<可变形DETR:用于端到端对象检测的可变形变压器>的正式实现. https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr Int…

基于COCO数据集验证的目标检测算法天梯排行榜 AP50 Rank Model box AP AP50 Paper Code Result Year Tags 1 SwinV2-G (HTC++) 63.1 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution Link 2021 Swin-Transformer 2 Florence-CoSwin-H 62.4 Florence: A New Foundation Model for C…

我下载的是voc-release5 1.按照这篇文章,都操作了一遍:http://blog.csdn.net/pozen/article/details/7023742#quote 2.运行demo不成功 继续按照http://cfanz.cn/index.php?c=article&a=read&id=128978的方法修改 2.1在按这一篇运行  >> mex cascade.cpp model.cpp  时报错:  D:\PROGRA~1\MATLAB\R2012B\BI…

DPM(Deformable Parts Model) Reference: Object detection with discriminatively trained partbased models. IEEE Trans. PAMI, 32(9):1627–1645, 2010. "Support Vector Machines for Multiple-Instance Learning,"Proc. Advances in Neural Information Proces…

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch…

步骤一,首先要使voc-release4.01目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 參考在window下执行DPM(deformable part models) -(检測demo部分) 步骤二,把训练部分代码跑通,在VOC数据集上进行測试,例如以下文: 在windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Model(DPM)源代码voc-release3.1来训练自己的模型 可是当中的learn.cpp代码有误.当中319行check(argc == 8…

我的环境 DPM源代码版本号:voc-release3.1 VOC开发包版本号:VOC2007_devkit_08-Jun Matlab版本号:MatlabR2012b c++编译器:VS2010 系统:Win7 32位 learn.exe迭代次数:5万次 数据集:INRIA 人体数据集,等 步骤一,首先要使voc-release3.1目标检測部分的代码在windows系统下跑起来: 在Windows下执行Felzenszwalb的Deformable Part Models(voc-relea…

Deformable conv赋予了CNN位置变换的能力,与普通卷积的对比如下.可以看到,在每个特征点上,会产生一个偏移,变成 不规则的卷积(感觉本质上,就是让CNN自己去学习感受野). 思想来源于STN(Spatial Transform Network),但它们有着巨大的差别: STN得到的是全局(global)的变换,也就是说所得的的变换(旋转.缩放等)都是对整幅图片有效的,因而一幅图片只有一个变换.但许多图片是复杂的, 有多个目标,不同目标的变换方式不同,一个变换包打天下不成.因而出现了…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性.但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响.为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力.通过在网路中引入更多的可变形卷积,同时,引入调制机制来扩大可变形的范围.为了有效的利用丰富的建模能力,通过一个…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…