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Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection PDF, Object Detection, Xizhou Zhu, Weije Su, Lewei Lu, Xiaogang Wang, Jifeng Dai, arXiv 2020 Summary DETR의 문제점을 개선한 Deformable DETR 입니다. DETR은 (1) 수렴속도가 느리고 (2) 작은 물체에 대해서 낮은 성능을 갖습니다. 수렴속도가 느린 이유는 학습 초기에 attention weight이 모든 픽셀에 대하여 평균값을 갖고 학습이 진행되면서 attention map은 sparse값을 갖습니다. 이 과정에서 어려움을 겪기 때문입니다. 작은 물체에 대해서 낮은 성능을 갖는 ..

안녕하세요, 오늘 읽은 논문은 End-to-End Object Detection with Transformers 입니다. 해당 논문은 direct set prediction을 위한 transformer eocoder-decoder 구조와 set prediction을 위한 bipartite matching loss를 제안합니다. set prediction은 object detection 모델이 각 object에 대하여 set of bounding boxes와 category labels을 예측하는 task를 의미합니다. 기존 방법들은 이 set prediction은 proposals를 사용하여 간접적으로 문제를 해결해 왔습니다. 기존 object detection 성능은 (1) postprocessing ..