摘要：
DETR基于Transformer将目标检测视为集合预测问题，实现了最先进的性能，但需要超长的训练时间才能收敛。论文研究了DETR优化困难的原因，揭示了收敛缓慢因素主要是匈牙利损失和Transformer交叉注意机制。为了克服这些问题，论文提出了两种解决方案，即TSP-FCOS（基于Transfor 阅读全文
摘要：
DETR能够消除物体检测中许多手工设计组件的需求，同时展示良好的性能。但由于注意力模块在处理图像特征图方面的限制，DETR存在收敛速度慢和特征分辨率有限的问题。为了缓解这些问题，论文提出了Deformable DETR，其注意力模块仅关注参考点周围的一小组关键采样点，通过更少的训练次数实现比DETR 阅读全文