End-to-End Object Detection with Transformers 文献汇报ppt

End-to-End Object Detection with Transformers 论文汇报 本文概述了基于 Transformer 的 End-to-End 目标检测方法 DETR（DEtection TRansformer），该方法将目标检测任务视为直接集预测问题，避免了传统目标检测方法中需要的手动设计的模块。DETR 模型由 CNN 和 Transformer 两部分组成，CNN 负责图像特征提取，而 Transformer 负责序列之间的依赖关系确定。该方法可以简化目标检测流程，消除许多手工设计组件的需求。 研究背景 目标检测是计算机视觉领域一个基本的任务，旨在检测图像中的目标对象。传统的目标检测方法，如 RCNN 系列或 YOLO 系列，都是使用滑动窗口的方式通过先验覆盖整幅图可能出现目标的部分来进行先验框偏移量的预测从而找到目标。这些方法需要许多手动设计的模块，比如 Anchor 和繁琐的 NMS。这些方法存在一些缺陷，如需要手动设计的模块、计算复杂度高等。 DETR 模型的提出是为了解决这些问题，通过将目标检测任务视为直接集预测问题，避免了许多手工设计组件的需求。该方法可以简化目标检测流程，提高检测速度和准确性。 研究目的 DETR 模型的提出旨在简化目标检测流程，消除许多手工设计组件的需求。该方法可以直接预测检测框和分类，避免了传统目标检测方法中的许多手动设计模块。该方法可以提高检测速度和准确性，简化目标检测流程。 研究过程 DETR 模型的整体结构可以分为三部分：CNN、Transformer 和前馈网络。CNN 负责图像特征提取，Transformer 负责序列之间的依赖关系确定，而前馈网络负责预测检测框和分类。 在训练过程中，模型输出的结果是一个固定的检测框和分类。模型的结构主要是两部分，首先是 CNN 的图片特征提取部分，然后是 Transformer 的结构部分。Transformer 负责序列之间的依赖关系确定，输出检测框和分类。 DETR 模型可以很容易地推广到全景分割领域，简化目标检测流程，提高检测速度和准确性。 模型的整体结构图： 1. CNN 图像特征提取部分 2. Transformer 序列之间的依赖关系确定部分 3. 前馈网络预测检测框和分类部分 DETR 模型的优点： 1. 简化目标检测流程，消除许多手工设计组件的需求 2. 可以直接预测检测框和分类，避免了传统目标检测方法中的许多手动设计模块 3. 可以提高检测速度和准确性 4. 可以很容易地推广到全景分割领域 结论 DETR 模型是一种基于 Transformer 的 End-to-End 目标检测方法，能够简化目标检测流程，消除许多手工设计组件的需求。该方法可以提高检测速度和准确性，简化目标检测流程。DETR 模型可以很容易地推广到全景分割领域，具有广泛的应用前景。