Sparse RCNN再升级 | ResNet50在不需要NMS和二分匹配的情况下达到48.1AP
最近的端到端多目标检测器通过去除手工制作的过程来简化推理流程，例如使用非最大抑制 (NMS) 去除重复的边界框。然而，在训练中，它们需要二分匹配来计算检测器输出的损失。与端到端方法的方向性相反，二分匹配使得端到端检测器的训练变得复杂。在本文中旨在提出一种无需二分匹配即可训练端到端多目标检测器的方法。...
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP（二）
4实验4.1 消融实验1、不同匹配器的影响如表3所示，具有固定k值(k=2,3)的OTA匹配器与Baseline相比，AP的提升率为0.9% AP。在动态k估计中使用q=8的OTA匹配器增加了1.1% AP，这证明了使用动态k的有效性。units增加策略进一步将AP提高到46.7% AP，说明这种简...
Sparse R-CNN升级版 | Dynamic Sparse R-CNN使用ResNet50也能达到47.2AP（一）
1简介近年来，目标检测得到了快速的发展，从卷积神经网络(CNN)到Transformer，特征提取的Backbone各不相同，检测Pipeline的设计也各不相同。根据回归次数的不同，检测器主要可分为One-Stage、Two-Stage和Multi-Stage。One-Stage检测器直接预测给定...
计算机视觉论文速递（四）Dynamic Sparse R-CNN：Sparse R-CNN升级版，使用ResNet50也能达到47.2AP
Dynamic Sparse R-CNN论文：Dynamic Sparse R-CNN代码目前未开源1. 摘要 Sparse R-CNN是最近的一种强目标检测Baseline，通过对稀疏的、可学习的proposal boxes和proposal features进行集合预测。在这项工作中...
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