目标检测 DETR

作者: pdnbplus | 发布时间: 2024/06/18 | 阅读量: 252

目标检测 DETR--潘登同学的深度学习笔记

  • 前言
  • 整体网络架构

    • 前言

    • faster-rcnn系列(15年)，基于proposal，anchor
    • YOLO(16年)，基于anchor，做回归
    • 都使用NMS做proposal的过滤

    而DETR不采用上面的思想，转而使用CNN + Transformer的方式来进行目标检测。

    DETR的基本思想

    • 编码过程与VIT基本一致，先说VIT

    在整体的实现上，原文完全使用原始bert的transformer结构，主要是对图片转换成类似token的处理，原文引入了一个patch的概念，即将输入图片划分为一个个的patch，然后对于每一个patch转换（主要是flatten操作），转换成类似bert的输入结构。整体的框架如下图所示: 在这里插入图片描述

    假设输入图片大小是224x224，如果每个patch的大小是16x16，那么就有196个patch。然后将16x16x3的patch展平成$196*768$的输入向量。然后经过一个768x768的FC层，然后在[cls]的位置也有相同长度(1x768)的token，然后将位置的embedding向量与197x768的输入对应相加，输入到transformer中；(这是patch embedding的方法，而还有hybrid的方法，就是先对原图做卷积池化得到14x14的feature map，将feature map展平得到196xC的，再接一层全连接，得到196x768的输入)

    • 解码过程，直接预测100个坐标框(定死的)

    decoder的输入就是初始化100个向量，输出也是100个向量，接FC层，得到向量分别表示框的位置，以及框的所属类别(与机器翻译的串行结构不同，这是并行的)

    整体网络架构

    在这里插入图片描述

    Enocder学到了什么？

    • Encoder学到了物体的位置信息，以及前景背景信息，准备好特征，等待Decoder选择

    在这里插入图片描述

    Decoder怎么初始化？

    • Decoder使用全0对向量做初始化100x768的向量，在全零基础上加上位置编码(100个位置)

    Decoder与NLP中Decoder中的区别

    • 不需要做Mask

    GT与预测输出的匹配问题？

    • 对于上上图来说，GT只有两个而预测出来的有100个，论文是通过匈牙利算法(目标追踪常用)进行匹配的，具体来说，就是GT与预测目标框进行匹配，目标函数是，匹配好后计算的Loss函数最小(包括回归loss和分类loss)

    自注意力机制在重叠目标的表现

    DETR的论文中有这些图，成功的把重叠很严重的物体区分开，其中与框颜色相同的表示自注意力关注的位置，可以看出即使是重叠现象如此严重，transformer也能将他们区分开；

    在这里插入图片描述

    训练的技巧

    与Inception一样，为了让Encoder的每一层都能学习到与目标检查相关的信息，在每一层的位置都接了一个FC输出结果进行训练；(Inception是为了解决梯度消失问题，这里更多是为了让模型表现地更好，因为transformer本身有LN层，有残差skip-connection思想)

    在这里插入图片描述

    因为DETR就是很简单粗暴，所以能讲的东西也不多了...