丢弃Transformer，全卷积网络也可以达成E2E检测
发布时间：2021-08-12 17:52:19 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：根据PHP编程网_黄冈站长网 Www.0713Zz.Com报道 在近来研究人员热衷于探索 Transformer 用于目标检测的尝试时，这篇论文提出了一种全新的观点，即利用全卷积网络也可以实现良好的端到端目标检测效果。 目标检测是计算机视觉领域的一个基础研究主题，它利用每张
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理由很简单，CrowdHuman 的遮挡问题太严重，center 区域经常完全被遮挡。
事实上加权几何平均数的负对数就是 CE+IoU Loss，加权算术平均数则没有明显的物理含义。
NoisyAnchor 在 assign 中采用了类似的公式，只不过采用的是 anchor IoU。
更具体来讲，top1（即 argmin）是 Hugarian Algorithm 只做第一次迭代的结果；由于在 dense prediction 下冲突会很少，一次迭代就已经逼近了最优匹配，这也是为什么 Hungarian Algorithm 这里实际运行很快。
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