【目标检测】对DETR的简单理解
文章目录
1. Abs
两句话概括：
- 第一个真正意义上的端到端检测器
- 最早将transformer应用到计算机视觉领域方法之一
2. Intro
基于Conv目标检测方法，如YOLO，在精度和速度上都已经非常优秀。
但是这些传统算法往往需要prior和post-process流程，导致额外的计算量，需要复杂的代码来部署模型。
prior：例如，YOLOv5使用聚类算法提前计算anchor boxes
post-process：例如，NMS去除多余预测框
DETR则完全不需要这些，从输入到输出，一气呵成，简洁优雅。
3. Method
3.1 模型结构
网络架构如图所示，同样非常简单
- 一个backbone：提取特征
- 两个transformer
- encoder：将特征图展平成序列，加上位置编码，使用self-attn进一步处理，使得每个特征向量关注到合适的特征表示
- decoder：cross-attn，query在特征序列上“逐个问询是否存在目标，目标在哪，有多大”，使得query学习到目标的位置信息和特征表示
- 两个FFN：对query的信息进行“解压”，得到预测结果（类别和边界框）。
3.2 Loss
分类：负log损失
bbox:（GIoU）IoU损失 + L1损失
4. Exp
除了AP75和APs，DETR在同样的参数规模下都超过了Faster RCNN，但是计算量和检测速度更慢。
5. Discussion
5.1 二分匹配
匈牙利算法可参考[3]
- 由于DETR默认使用100个queries，即模型输出100个预测框，而实际目标数量只有几个；
- 因此，需要通过二分匹配算法得到最终的预测结果；
- 简单来说，就是要把query和gt一一对应，如果一张图像中有5个gt，则在100个queries中通过匹配算法筛选出5个最接近gt的预测结果。
5.2 注意力机制
如图是decoder的注意力可视化结果，可以看到query更关注于物体的边边角角，为目标定位提供了有效信息。
5.3 方法存在的问题
- 使用self-attn，太长的特征序列会导致爆炸的计算量，因此输入图像也不能太大
- transformer收敛速度慢，训练时间长
- 小目标效果一般
6. Conclusion
DETR为目标检测提供了简洁有效的端到端检测框架，且达到了主流检测器的水平，但仍然有较多改进空间。
参考
[1] https://arxiv.org/abs/2005.12872
[2] https://www.bilibili.com/video/BV1ZT411D7xK/
[3] https://blog.csdn.net/qq_54185421/article/details/125992305
