Transformer用于小目标检测有哪些文献或者方法？
swin和crossformer在自己数据集上表现不佳，有针对小目标改进的吗？
Transformer用于小目标检测有哪些文献或者方法？
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- 2022-12-07 12:00回答 1 已采纳 可以参考下ChatGPT的答案：Transformer开始计算损失更新权值的环节是在完成训练之后，利用反向传播算法（Backpropagation）计算梯度，再根据梯度来更新权值参数。
- 2023-04-03 22:32回答 2 已采纳 数据集问题：如果使用的数据集中包含的小目标较少或者标注不够准确，那么就会对模型的训练产生很大的影响，从而导致精度提升不明显。 模型设计问题：虽然您已经尝试了使用注意力机制、增加小目标检测层等方法，但是
- 2023-03-17 18:46回答 7 已采纳 参考GPT和自己的思路，1.添加负样本的方法负样本是指不属于目标类别的样本，一般用于训练分类器或检测器来增加模型的泛化能力。添加负样本的方式可以是随机采样、手动选择或者从其他数据集中选择。在训练过程中
- 2023-10-02 20:50不去幼儿园的博客 小目标检测(Small Object Detection, SOD)作为通用目标检测的一个子领域，专注于对小尺寸目标的检测，在监控、无人机场景分析、行人检测、自动驾驶中的交通标志检测等各种场景中都具有重要的理论和现实意义。...
- 2022-12-12 17:20回答 1 已采纳 你说的全连接层的W指的是权重矩阵吧，肯定是要训练的。神经网络训练的主要目的就是更新权重矩阵的参数
- 2022-12-08 15:46回答 1 已采纳 望采纳transformer在三维重建中学习2D图像的深度值通常是通过单目视觉来实现的。它会计算图像中物体之间的几何关系，并利用这些信息来估计深度值。对于训练集，Transformer并不对图像有特殊
- 2022-11-28 18:54回答 1 已采纳 在deep learning model处理位置信息时有如下2种想法： ① 想办法将位置信息融入到输入中，这构成了绝对位置编码的一般做法；② 想办法微调一下 Attention 结构，使得它有能力分辨
- 2024-02-22 10:34合合技术团队的博客 本综述论文回顾了60多篇研究论文，专注于开发小目标检测任务的transformer，包括纯基于transformer和集成cnn的混合技术。这些技术已经从七个不同的角度进行了研究：目标表示、用于高分辨率或多尺度特征图的快速注意...
- 2021-12-28 16:04回答 1 已采纳 特殊符号问题？
- 2023-02-01 19:33回答 1 已采纳 Transformer模型在SISR问题中的特殊之处在于它使用了self-attention机制来捕捉图像中的长距离依赖关系，因此它可以处理任意大小的图像。在训练时使用的小图像可以避免内存问题，但是训
- 2023-03-17 01:16回答 2 已采纳 参考GPT和自己的思路： 是的，Transformer语义分割可以通过旋转进行数据增广。由于Transformer缺乏卷积的位置偏置，因此我们可以使用旋转、反转等方法来增加数据的多样性。在训练过程中，
- 2024-08-05 13:52马拉AI的博客 实验验证：在COCO 2017数据集上进行了广泛的实验，证明了CL-DETR在IOD设置下达到了最先进的结果，特别是在与Deformable DETR和UP-DETR等基于transformer的目标检测器结合使用时，相比直接应用KD和ER的方法有显著的...
- 2022-11-15 11:37回答 3 已采纳 是有足够时间让你完成。首先swin的理论还是基于卷积神经网络，其次swin的大热，也让它的源码处处可见可查。
- 2024-09-17 08:15模型优化师的博客 深度学习已成为研究的热点领域，在诸如模式识别、数据挖掘、统计学习、计算机视觉[52, 53]和自然语言处理等各个领域都有众多应用。特别是在监督学习环境下，通过有效地利用大量高质量的标注数据，取得了重大成就。...
- 2022-02-27 11:21HNU跃鹿战队的博客 介绍了DETR和Deformable DETR两个基于Transformer模型的检测网络，并概览了Vision Transformer。同时作为深度学习部分的最后一篇文章，对DNN方法进行总结。
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