transformer

介绍 这次介绍的是Facebook AI的一篇文章“End-to-End Object Detection with Transformers” 恰好最近Transformer也比较热门，这里就介绍一下如何利用Transfor

Facebook AI 提出了 DETR，利用 Transformer 去做目标检测，该方法去除了许多目标检测中的人工设计组件，同时展现了非常好的性能。但是，DETR 存在收敛速度慢和特征

Pix2Seq：一个简单而通用的目标检测新框架， 其将目标检测转换为语言建模任务，大大简化了pipeline，性能可比肩Faster R-CNN和DETR！还可扩展到其他任务

RoI Transformer: 将空间转换应用在RoIs上，并通过标注旋转框，监督学习得到转换参数。 RoI Transformer是轻量级的。 一、Introduction （1）

前提条件 CUDA10.1Pytorch1.7.0python3.8 下载Swin-Transformer-Detection源码 git clone https://github.com.cnpmjs.org/SwinTransform

DETR 是Facebook AI 研究院于2020年提出的一种端到端的目标检测新方法，它省略了大量人工设计的组件并且不需要NMS后处理。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.12872

目前为止看到的讲解transformer最清晰的文章 文章目录 传统方法存在的问题该方法的创新点网络结构与具体操作实验结果分析 Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本—Detection Transfo

TPH-YOLOv5 参考 TPH-YOLOv5：基于Transformer的改进YOLOv5的无人机目标检测YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detectionself-

Vision Transformer打卡营

Paper Code Abstract DETR的提出免去了目标检测任务中许多人工组件的参与，同时又能保证较好的检测精度。但是DETR也存在着收敛过慢、特征空间分辨率有限的问题，Transformer自身的局限性