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如何训练具有可变输出大小的目标检测模型？

训练具有可变输出大小的目标检测模型可以通过以下步骤实现：

数据准备：收集并标注具有不同大小的目标检测数据集。确保数据集中的目标具有不同的尺寸和长宽比，以模拟实际应用场景中的多样性。
网络架构选择：选择适合处理可变输出大小的目标检测任务的网络架构。常用的网络架构包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等。这些网络架构通常包含了特征提取层和预测层。
特征提取层：在网络架构中，特征提取层负责从输入图像中提取特征。为了处理可变输出大小，可以选择使用具有多个尺度的特征图的网络架构。这样可以在不同尺度上检测目标。
预测层：预测层负责生成目标的位置和类别信息。为了处理可变输出大小，可以在预测层中引入多个不同尺度的预测框。每个预测框对应不同尺度的目标。
损失函数设计：为了训练模型，需要定义一个损失函数来衡量预测结果与真实标签之间的差异。对于可变输出大小的目标检测模型，可以使用一种称为多尺度损失函数的方法。该方法将不同尺度的预测结果与真实标签进行匹配，并计算损失。
训练过程：使用准备好的数据集和设计好的网络架构进行训练。在训练过程中，通过反向传播算法优化网络参数，使得模型能够准确地检测不同尺度的目标。
推理过程：在推理过程中，输入待检测的图像，通过网络模型生成目标的位置和类别信息。由于模型具有可变输出大小的能力，可以检测不同尺度的目标。

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相关搜索:具有预测训练的ImageAI目标检测如何对训练好的目标检测模型进行剪枝？基于Google Colab的TPU训练目标检测模型如何训练tensorflow目标检测模型避免在电视上检测人员？在训练目标检测模型时，锚框大小是否会得到优化？如何在目标检测API中使用GCP视觉训练模型如何找到用于目标检测的预训练模型精度和混淆矩阵如何在更快的RCNN目标检测模型中比较训练和测试性能灰度图像的预训练目标检测API模型(1通道)Keras模型通过使用resize输出具有特定大小的模型浮点目标检测模型变量的输入输出形式是什么？在多个损失核上训练具有单一输出的模型如何创建具有目标优先级的多目标模型训练图像的纵横比是否会影响Turi Create创建的目标检测模型？如何拥有具有类型和大小的可变模板？如何批量训练具有不同图像形状的模型如何在不同大小的图像上训练keras模型如何在keras模型中打印训练数据的输出？如何训练输出覆盖很大范围的tensorflow模型在tensorflow ModelMaker中，是否有可能将目标检测模型的训练偏向于分类？

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不需要预训练模型的目标检测算法DSOD

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一个小问题：深度学习模型如何处理大小可变的输入

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详细解读 | 如何让你的DETR目标检测模型快速收敛

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英伟达公开课|详解迁移式学习下的实时目标检测模型训练与部署

实现实时目标检测。...TLT是一个基于Python的工具包，它提供了大量预先训练的模型，并提供一系列的工具，使流行的网络架构适应开发者自己的数据，并且能够训练、调整、修剪和导出模型，以进行部署，大大提高深度学习工作流的效率。...TLT还有一个功能是，在异构多GPU环境下模型训练或调整效果非常好，并且训练处的模型可以直接部署到Tesla、Jetson等产品上。...目标检测实战接下来我们一步一步介绍从安装到出模型到推理的使用方式。 ? 这里列举了30多种常用模型，大家可以在代码中找到。为应用在计算机视觉领域的深度学习工作流程，提供了全方位的便利。...首先我们需要在NGC（https://www.nvidia.cn/gpu-cloud/）下载工具和模型，并进行初步训练、剪枝、再训练。输出的模型直接放在TensorRT。 ?

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【3D目标检测】开源 | 弱监督的3D目标检测器，不需要任何ground truth就可以进行模型训练

备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习...现有的3D物体检测器在训练过程中严重依赖标注的3D bounding boxes，而这些标注数据集的获取成本可能很高，而且只能在有限的场景中使用。...本文中，我们提出了命名为的VS3D弱监督3D目标检测框架，该方法不使用任何带有ground truth的 3D边界盒，就可以训练点云三维物体检测器。...其次，作者提出了一种跨模式的知识提炼策略，其中卷积神经网络通过查询在图像数据集上预训练的教师网络，基于3D目标候选来预测最终的结果。...算法在具有挑战性的KITTI数据集上进行了综合实验，结果证明本文的VS3D，在不同的评估设置中都可以取得优越的性能。主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?

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开源 | CVPR2020 | 实时目标检测TTFNet采取高斯核的方式，提高了训练的学习率，减少了模型训练时间

Training-Time-Friendly Network for Real-Time Object Detection 原文作者：Zili Liu 下载完整原文，公众号回复：1909.00700 现有的目标检测很少能同时达到训练时间短...在这项工作中，首先从轻头、单级和无锚的设计开始，这使快速推理速度成为可能。然后，我们专注于缩短训练时间。...在实验过程中发现，从带标注的盒子中编码更多的训练样本与增加批处理大小具有类似的作用，都有助于扩大学习率并加速训练过程。为此，本文提出了一种利用高斯核对训练样本进行编码的新方法。...在MS COCO上的实验表明，TTFNet在平衡训练时间、推理速度和准确性方面具有很大的优势。与以前的实时检测器相比，它减少了超过7倍的训练时间，同时表现SOTA。...与此同时，TTFNet-18和TTFNet-53的超高速版本训练时间分别比SSD300和YOLOv3的训练时间少了1/10。下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?

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Deformable Convolutional Networks论文翻译——中文版

引言视觉识别中的一个关键挑战是如何在目标尺度，姿态，视点和部件变形中适应几何变化或建模几何变换。一般来说，有两种方法。首先是建立具有足够期望变化的训练数据集。...可变形卷积网络可变形卷积和RoI池化模块都具有与普通版本相同的输入和输出。因此，它们可以很容易地取代现有CNN中的普通版本。在训练中，这些添加的用于偏移学习的conv和fc层的权重被初始化为零。...其次，偏移量是每个任务或每次训练都要学习的静态模型参数。相反，可变形卷积中的偏移是每个图像位置变化的动态模型输出。...表4：使用ResNet-101的可变形ConvNets和对应普通版本的模型复杂性和运行时比较。最后一列中的整体运行时间包括图像大小调整，网络前馈传播和后处理（例如，用于目标检测的NMS）。...COCO的目标检测在表5中，我们在COCO test-dev数据集上对用于目标检测的可变形ConvNets和普通ConvNets进行了广泛的比较。我们首先使用ResNet-101模型进行实验。

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Yolov8对接DCNV2

本文将介绍如何将Yolov8与DCNV2相结合，实现目标检测和语义分割的联合任务。...Yolov8概述Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将图像划分为不同大小的网格单元，在每个单元中预测目标的类别和边界框。...同时，为了执行示例代码，需要提前准备好的Yolov8和DCNV2的预训练模型权重文件，并保证相应的依赖库已经正确安装。...可变形卷积通过添加偏移量的方式，将采样点应用到输入特征图的不同位置上，使得卷积核可以对输入特征图进行更灵活的感知，提高了模型对细节和形状复杂的目标的感知能力。...为了控制模型复杂性，同时保持有效的计算和信息利用，DCNV2采用了多尺度特征融合和空洞卷积等技术。 DCNV2在语义分割任务中取得了很好的效果，尤其在细粒度的目标分割上具有较强的性能。

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常用的表格检测识别方法-表格区域检测方法（上）

TableSegNet在整个特征提取过程中使用具有广泛内核大小的卷积块，并在主输出中使用一个额外的表格边界类，以提高检测和分离能力。...当接近一个表格区域时（图3(a)，图3(c)）时，感受野扩大到覆盖了完整的表格，但在其他位置仍保持致密（图3(b)，图3(d)）。可变形结构论文配备了两种具有可变形卷积的目标检测模型。...值得注意的是，论文在目标检测模型中包含的唯一显著变化是使用可变形的基模型（可变形的ResNet-101）和使用可变形的roi池，而不是传统的roi池。这将传统的物体检测器转换为可变形的对应检测器。...为了建立比较，论文还训练了一个具有传统卷积操作的ResNet-101模型，将这个非可变形的模型称为模型C。...然而，一个可变形的DETR可以利用基于可变形卷积的Attention网络和多尺度输入特征来解决这一问题。它只考虑一个参考像素附近的几个样本像素，无论输入特征的大小如何，如图2所示。

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复旦、清华和英特尔中国研究院ICCV新作：完全脱离预训练模型的目标检测方法

由于ImageNet模型的类别和目标检测问题的类别分布差别较大，分类的目标函数和检测的目标函数也不一致，作者认为从预训练模型上微调(fine-tune)可能和检测问题的有一定的优化学习偏差....，结合其他一些设计原则，成功地实现了目标检测模型的从零开始训练(training from scratch)。...表3是DSOD 在 PASCAL VOC 2007数据集上的“物体检测”对比实验结果（包括模型参数量，运行速度，输入图片大小，模型精度等）： ? 表3....检测结果示例图总结在DSOD这篇论文中，作者首先分析了深度网络training from scratch存在的问题以及如何才能构建一个可以从零开始训练的检测器的网络，同时给出了非常详细的指导和设计原则帮助读者去构建这样的网络...DSOD模型打破了传统的基于预训练+微调的检测器训练的藩篱，在有限数据集下，从零开始训练就能得到state-of-the-art的目标检测器，在自动驾驶、监控、医学图像、多谱图像等领域将会拥有非常广阔的应用前景

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DETR即插即用 | RefineBox进一步细化DETR家族的检测框，无痛涨点

该方法称为RefineBox，它通过轻量级的细化网络来优化DETR-like检测器的输出。RefineBox易于实现和训练，因为它只利用了来自训练良好的检测模型的特征和预测框。...正样本，即与真实目标匹配的预测，对模型训练产生显著影响。作者对如何通过在训练过程中纠正正样本来改进DETR-like模型的预测结果感到好奇。...他们观察到，使用强大的检测组件，训练时冻结Backbone网络的检测模型表现优于非冻结策略。Lin等人进一步回答了如何更好地应用这种冻结设置。...相比之下，作者的目标是高效地改进经过训练的检测模型的定位能力。...例如，当将检测器用作在线特征提取器和区域建议网络时，作者的RefineBox允许在具有24GB内存的4个GPU上以总Batch大小160进行DAB-DETR-R50 + RefineBox的训练。

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当Swin Transformer遇上DCN，清华可变形注意力Transformer模型优于多数ViT

在此基础上，该研究提出了可变形注意力 Transformer（Deformable Attention Transformer，DAT），一种具有可变形注意力的通用主干网络模型，适用于图像分类和密集预测任务...如果在注意力模块中直接应用相同的机制，空间复杂度将急剧上升到 N_qN_kC，其中 N_q、N_k 是查询和键的数量，通常与特征图大小 HW 具有相同的比例，带来近似于双二次的复杂度。...在分类任务中，该研究首先对最后阶段输出的特征图进行归一化，然后采用具有池化特征的线性分类器来预测对数；在对象检测、实例分割和语义分割任务中，DAT 在集成视觉模型中扮演主干的角色，以提取多尺度特征。...该研究在下表 2 中给出了有 300 个训练 epoch 的结果。与其他 SOTA 视觉 Transformer 模型相比， DAT 在具有相似计算复杂性的情况下在 Top-1 精度上实现了显著提高。...COCO 目标检测 COCO 目标检测和实例分割数据集有 118K 的训练图像和 5K 的验证图像。

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行人搜索也可以Anchor-Free？这篇CVPR 2021论文给出了答案

区域不对齐（Region Misalignment）：Anchor-Free模型缺少二阶段检测器中的ROI-Align操作，因此无法准确获取目标区域，需要从特征图上直接学习到具有判别性的ReID特征，这也给最终的搜索任务带来了很大挑战...下面三个小节会具体介绍AlignPS是如何解决上述三方面的“不对齐”问题，从而学习到更为具有判别性的行人特征的。 1....尺度不对齐原始FCOS模型采用不同层次的特征来检测各种不同大小的目标，极大地提升了目标检测的性能。然而，在ReID任务中，不同层次输出的特征会导致不同尺度行人的特征不匹配问题。...换而言之，某种特征图只能预测某种大小的行人，而注册集（Gallery Set）中同一个行人拥有不同的大小，导致行人搜索不够准确，或者说最终输出的特征对ReID问题而言不够鲁棒。...具体而言，在所提出的AlignPS网络架构中，将ReID相关的损失（下文会具体介绍）直接加在AFA输出的特征上，随后再将该特征送入检测头并对检测分支进行训练。

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MFDS-DETR开源 | HS-FPN多级特征融合+Deformable Self-Attention，再续DETR传奇

传统的白细胞目标检测在血液显微图像中常常遇到以下挑战：不同的医院使用不同的设备捕捉血液图像，产生的图像具有不同的颜色配置。这种变化可能导致白细胞检测的效率降低。...接下来，使用自注意力和交叉可变形注意力机制，解码器从编码器的全局特征中学习要检测的目标。然后，在二分图中将解码器的输出与 GT 值进行匹配，以获取目标的位置和类别。这个过程实现了白细胞的自动检测。...3.6.3 Ancillary Losses 相比之下，辅助损失主要用于加速模型训练。虽然原始模型仅使用编码器最后一层的输出来预测目标，但辅助损失利用编码器每一层的输出进行预测。...白细胞检测的发展离不开数据集的大小和质量。由于现有的公开可用的L1SC数据集已经收集了很长时间，而且存在数据集大小不足的问题，因此模型无法在这个数据集上训练得很好。...由于MFDS-DETR模型在小型数据集上的收敛速度较慢，作者首先在公开的MS COCO数据集上训练它，然后使用迁移学习概念在白细胞目标检测数据集上进行微调。

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TPAMI 2024 | 真是天才！浙江大学提出跨尺度、长距离注意力Transformer，胜任多项视觉任务！

然而，许多视觉任务（如目标检测）的图像大小是可变的，我们的架构中的组大小也是如此。...为了重新使用预训练权重，其他任务（例如目标检测）使用的模型除了可能使用不同的和外，骨干网与分类任务相同。...实验实验在四个具有挑战性的任务上进行：图像分类、目标检测、实例分割和语义分割。为了确保公平比较，我们尽可能保持与其他视觉Transformer相同的数据增强和训练设置。...目标检测和实例分割实验设置：目标检测和实例分割实验均在COCO 2017数据集上进行，该数据集包含118K张训练图像和5K张验证图像。...由于目标检测和实例分割是具有可变输入图像大小的最常见任务，实验在COCO数据集上进行，结果如表XI所示。正如我们所见，DPB优于离线和在线插值DPB。离线插值RPB在绝对APb上比DPB低1.5。

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