今天看啥  ›  专栏  ›  晓飞的算法工程笔记

SMCA:港中文提出注意力图校准的DETR加速方案 | ICCV 2021

晓飞的算法工程笔记  · 公众号  ·  · 2024-06-17 08:55

文章预览

为了加速 DETR 收敛,论文提出了简单而有效的 Spatially Modulated Co-Attention ( SMCA )机制,通过在初始边界框位置给予较高的协同注意力响应值的约束来构建 DETR 的回归感知协同注意力。此外,将 SMCA 扩展为多头注意力和尺度选择注意力后,对比 DETR 可以实现更好的性能( 108 周期 45.6 mAP vs 500 周期 43.3 mAP ) 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Fast Convergence of DETR with Spatially Modulated Co-Attention 论文地址:https://arxiv.org/abs/2108.02404 论文代码:https://github.com/gaopengcuhk/SMCA-DETR Introduction   最近提出的 DETR 通过消除手工设置的锚框和非极大值抑制( NMS ),显著简化了目标检测流程。但与两阶段或一阶段检测器相比, DETR 的收敛速度较慢(500 vs 40 周期),导致算法设计周期变长。研究人员难以进一步扩展该算法,从而阻碍了其广泛使用。   在 DETR 中,对 ………………………………

原文地址:访问原文地址
快照地址: 访问文章快照
总结与预览地址:访问总结与预览