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  End-to-End Object Detection with Transformers(論文解析)

  我們提出了一種將目標(biāo)檢測(cè)視為直接集合預(yù)測(cè)問題的新方法。我們的方法簡(jiǎn)化了檢測(cè)流程，有效地消除了許多手工設(shè)計(jì)的組件的需求，如顯式編碼我們關(guān)于任務(wù)的先驗(yàn)知識(shí)的非極大值抑制過(guò)程或錨點(diǎn)生成。新框架的主要要素，稱為DEtection TRansformer或DETR，包括一個(gè)基于集合的全

  2024年02月09日

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• Flutter 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求報(bào)錯(cuò) Failed host lookup: ‘ 地址‘ (OS Error: No address associated with hostname, errno =

  設(shè)備無(wú)網(wǎng)絡(luò) 檢查設(shè)備有網(wǎng)絡(luò) 沒有配置網(wǎng)絡(luò)權(quán)限 在android/src/main/AndroidManifest.xml中 manifest 標(biāo)簽中配置一下權(quán)限： 注意：不要填寫到 application 標(biāo)簽中

  2024年02月02日

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  End-to-end 3D Human Pose Estimation with Transformer

  基于Transformer的端到端三維人體姿態(tài)估計(jì) 基于Transformer的架構(gòu)已經(jīng)成為自然語(yǔ)言處理中的常見選擇，并且現(xiàn)在正在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中實(shí)現(xiàn)SOTA性能，例如圖像分類，對(duì)象檢測(cè)。然而，卷積方法在3D人體姿態(tài)估計(jì)的許多方法中仍然保持SOTA性能。受視覺變換器最近發(fā)展的啟發(fā)，我們

  2024年02月08日

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  failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

  在用conda install 時(shí)會(huì)出現(xiàn)如下報(bào)錯(cuò) 這是本人在用conda 安裝含cuda的pytorch時(shí)出現(xiàn)的問題 pytorch官網(wǎng) pytorch 1.問題如下 failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve. Solving environment: 一直在旋轉(zhuǎn)，不再執(zhí)行 2.原因 通過(guò)再網(wǎng)上查找，大部分認(rèn)為這種報(bào)錯(cuò)是源問題，換個(gè)合適的源可以

  2024年02月12日

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  DETR-《End-to-End Object Detection with Transformers》論文精讀筆記

  End-to-End Object Detection with Transformers 參考：跟著李沐學(xué)AI-DETR 論文精讀【論文精讀】 在摘要部分作者，主要說(shuō)明了如下幾點(diǎn)： DETR是一個(gè)端到端（end-to-end）框架，釋放了傳統(tǒng)基于CNN框架的一階段（YOLO等）、二階段（FasterRCNN等）目標(biāo)檢測(cè)器中需要大量的人工參與的步驟，例如：

  2024年02月11日

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  【Paper Reading】DETR：End-to-End Object Detection with Transformers

  Transformer已經(jīng)在NLP領(lǐng)域大展拳腳，逐步替代了LSTM/GRU等相關(guān)的Recurrent Neural Networks，相比于傳統(tǒng)的RNN，Transformer主要具有以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì) 可解決長(zhǎng)時(shí)序依賴問題，因?yàn)門ransformer在計(jì)算attention的時(shí)候是在全局維度進(jìn)行展開計(jì)算的，所以不存在長(zhǎng)時(shí)序中的梯度消失等問題。 Transformer的

  2024年02月14日

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  目標(biāo)檢測(cè)——detr源碼復(fù)現(xiàn)【 End-to-End Object Detection with Transformers】

  detr源碼地址 detr論文地址 自定義coco數(shù)據(jù)集 在github上面下載 鏈接：https://pan.baidu.com/s/1fmOYAOZ4yYx_rYquOS6Ycw 提取碼：74l5 生成自己所需要的權(quán)重文件 main.py 相應(yīng)位置根據(jù)下圖更改 model 目錄下面的 detr.py 文件相應(yīng)位置更改類別 num_classes detr的測(cè)試對(duì)于小物體的檢測(cè)不是很好，相比來(lái)

  2024年02月16日

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  圖像 檢測(cè) - DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (arXiv 2020)

  聲明：此翻譯僅為個(gè)人學(xué)習(xí)記錄 文章信息 標(biāo)題： DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (arXiv 2020) 作者： Nicolas Carion*, Francisco Massa*, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, and Sergey Zagoruyko (* Equal contribution) 文章鏈接：https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf 文章代碼：https://github.com

  2024年02月13日

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  圖像 跟蹤 - MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with Transformer (ECCV 2022)

  聲明：此翻譯僅為個(gè)人學(xué)習(xí)記錄 文章信息 標(biāo)題： MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with Transformer (ECCV 2022) 作者： Fangao Zeng*, Bin Dong*, Yuang Zhang*, Tiancai Wang, Xiangyu Zhang, and Yichen Wei (*Equal contribution, **Corresponding author) 文章鏈接：https://arxiv.org/pdf/2105.03247.pdf 文章代碼：https://github.co

  2024年02月13日

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  DINO:DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

  論文名稱： DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection 發(fā)表時(shí)間：ICLR2023 作者及組織：Shilong Liu, Feng Li等，來(lái)自IDEA、港中文、清華。 ?該篇論文在DN-DETR基礎(chǔ)上，額外引進(jìn)3個(gè)trick進(jìn)一步增強(qiáng)DETR的性能：在12epoch下coco上達(dá)到了49.0map。本文將分別介紹這3個(gè)trick，

  2024年01月18日

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