基于视觉Transformer的目标检测

无卷积骨干网络：金字塔Transformer，提升目标检测/分割等任务精度

https://github.com/whai362/PVT

例如，在参数数量相当的情况下，PVT+RetinaNet在COCO数据集上实现了40.4 AP，超过ResNet50+RetinNet（36.3 AP）4.1个绝对AP（见下图）。研究者希望PVT可以作为像素级预测的替代和有用的主干，并促进未来的研究。

提供了新思路，比不上yolov系列，研究可以，做工业产品貌似不太适合。

YOLOS：

Transformer能否以最少的2D空间结构从纯粹的序列到序列的角度进行2D目标识别呢？

为回答该问题，我们提出了YOLOS(You Only Look at One Sequence)，一系列基于朴素ViT(即尽可能少的进行修改)的目标检测模型。我们发现：在中等大小数据集ImageNet上预训练的YOLOS已经足以在COCO上取得极具竞争力的目标检测性能，比如：YOLOS-Base可以取得42.0boxAP指标。与此同时，我们还通过目标检测。讨论了当前预训练机制、模型缩放策略对于Transformer在视觉任务中的局限性。

一部分介绍：

致敬YOLO！华科提出YOLOS：基于视觉Transformer的目标检测_3D视觉工坊-CSDN博客

模型都不是特别小，跟yolov5比，感觉还是差一些。

最小74m，最大42.0的模型1.4G

GitHub - hustvl/YOLOS: You Only Look at One Sequence (https://arxiv.org/abs/2106.00666)

版权声明：本文为CSDN博主「AI视觉网奇」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/120514732