DETR方法中引入的查询机制正在改变对象检测的范例，最近有许多基于查询的方法获得了强对象检测性能。但是，当前基于查询的检测管道遇到了以下两个问题。首先，需要多阶段解码器来优化随机初始化的对象查询，从而产生较大的计算负担。其次，训练后的查询是固定的，导致不满意的概括能力。为了纠正上述问题，我们在较快的R-CNN框架中提出了通过查询生成网络预测的特征对象查询，并开发了一个功能性的查询R-CNN。可可数据集的广泛实验表明，我们的特征查询R-CNN获得了所有R-CNN探测器的最佳速度准确性权衡，包括最近的最新稀疏R-CNN检测器。该代码可在\ url {https://github.com/hustvl/featurized-queryrcnn}中获得。

在本文中，我们提出了简单的关注机制，我们称之为箱子。它可以实现网格特征之间的空间交互，从感兴趣的框中采样，并提高变压器的学习能力，以获得几个视觉任务。具体而言，我们呈现拳击手，短暂的框变压器，通过从输入特征映射上的参考窗口预测其转换来参加一组框。通过考虑其网格结构，拳击手通过考虑其网格结构来计算这些框的注意力。值得注意的是，Boxer-2D自然有关于其注意模块内容信息的框信息的原因，使其适用于端到端实例检测和分段任务。通过在盒注意模块中旋转的旋转的不变性，Boxer-3D能够从用于3D端到端对象检测的鸟瞰图平面产生识别信息。我们的实验表明，拟议的拳击手-2D在Coco检测中实现了更好的结果，并且在Coco实例分割上具有良好的和高度优化的掩模R-CNN可比性。 Boxer-3D已经为Waymo开放的车辆类别提供了令人信服的性能，而无需任何特定的类优化。代码将被释放。

如果没有图像中的密集瓷砖锚点或网格点，稀疏的R-CNN可以通过以级联的训练方式更新的一组对象查询和建议框来实现有希望的结果。但是，由于性质稀疏以及查询与其参加地区之间的一对一关系，它在很大程度上取决于自我注意力，这通常在早期训练阶段不准确。此外，在密集对象的场景中，对象查询与许多无关的物体相互作用，从而降低了其独特性并损害了性能。本文提议在不同的框之间使用iOU作为自我注意力的价值路由的先验。原始注意力矩阵乘以从提案盒中计算出的相同大小的矩阵，并确定路由方案，以便可以抑制无关的功能。此外，为了准确提取分类和回归的功能，我们添加了两个轻巧投影头，以根据对象查询提供动态通道掩码，并且它们随动态convs的输出而繁殖，从而使结果适合两个不同的任务。我们在包括MS-Coco和CrowdHuman在内的不同数据集上验证了所提出的方案，这表明它可显着提高性能并提高模型收敛速度。

DETR has been recently proposed to eliminate the need for many hand-designed components in object detection while demonstrating good performance. However, it suffers from slow convergence and limited feature spatial resolution, due to the limitation of Transformer attention modules in processing image feature maps. To mitigate these issues, we proposed Deformable DETR, whose attention modules only attend to a small set of key sampling points around a reference. Deformable DETR can achieve better performance than DETR (especially on small objects) with 10× less training epochs. Extensive experiments on the COCO benchmark demonstrate the effectiveness of our approach. Code is released at https:// github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR.

最近的端到端多对象检测器通过删除手工制作的过程（例如使用非最大最大抑制（NMS））删除手工制作的过程来简化推理管道。但是，在训练中，他们需要两分匹配来计算检测器输出的损失。与端到端学习的核心的方向性相反，双方匹配使端到端探测器复杂，启发式和依赖的培训。在本文中，我们提出了一种训练端到端多对象探测器而无需匹配的方法。为此，我们使用混合模型将端到端多对象检测作为密度估计问题。我们提出的检测器，称为稀疏混合物密度检测器（稀疏MDOD），使用混合模型估算边界盒的分布。稀疏MDOD是通过最大程度地减少负对数似然性和我们提出的正则化项，最大成分最大化（MCM）损失来训练的，从而阻止了重复的预测。在训练过程中，不需要其他过程，例如两分匹配，并且损失是直接从网络输出中计算出来的。此外，我们的稀疏MDOD优于MS-Coco上的现有检测器，MS-Coco是一种著名的多对象检测基准。

视觉变压器（VIT）正在改变对象检测方法的景观。 VIT的自然使用方法是用基于变压器的骨干替换基于CNN的骨干，该主链很简单有效，其价格为推理带来了可观的计算负担。更微妙的用法是DEDR家族，它消除了对物体检测中许多手工设计的组件的需求，但引入了一个解码器，要求超长时间进行融合。结果，基于变压器的对象检测不能在大规模应用中占上风。为了克服这些问题，我们提出了一种新型的无解码器基于完全变压器（DFFT）对象检测器，这是第一次在训练和推理阶段达到高效率。我们通过居中两个切入点来简化反对检测到仅编码单级锚点的密集预测问题：1）消除训练感知的解码器，并利用两个强的编码器来保留单层特征映射预测的准确性； 2）探索具有有限的计算资源的检测任务的低级语义特征。特别是，我们设计了一种新型的轻巧的面向检测的变压器主链，该主链有效地捕获了基于良好的消融研究的丰富语义的低级特征。 MS Coco基准测试的广泛实验表明，DFFT_SMALL的表现优于2.5％AP，计算成本降低28％，$ 10 \ $ 10 \乘以$ 10 \乘以$较少的培训时期。与尖端的基于锚的探测器视网膜相比，DFFT_SMALL获得了超过5.5％的AP增益，同时降低了70％的计算成本。

虽然用变压器（DETR）的检测越来越受欢迎，但其全球注意力建模需要极其长的培训期，以优化和实现有前途的检测性能。现有研究的替代方案主要开发先进的特征或嵌入设计来解决培训问题，指出，基于地区的兴趣区域（ROI）的检测细化可以很容易地帮助减轻DETR方法培训的难度。基于此，我们在本文中介绍了一种新型的经常性闪闪发光的解码器（Rego）。特别是，REGO采用多级复发处理结构，以帮助更准确地逐渐关注前景物体。在每个处理阶段，从ROI的闪烁特征提取视觉特征，其中来自上阶段的检测结果的放大边界框区域。然后，引入了基于一瞥的解码器，以提供基于前一级的瞥见特征和注意力建模输出的精细检测结果。在实践中，Refo可以很容易地嵌入代表性的DETR变体，同时保持其完全端到端的训练和推理管道。特别地，Refo帮助可变形的DETR在MSCOCO数据集上实现44.8AP，只有36个训练时期，与需要500和50时期的第一DETR和可变形的DETR相比，分别可以分别实现相当的性能。实验还表明，Rego始终如一地提升不同DETR探测器的性能高达7％的相对增益，在相同的50次训练时期。代码可通过https://github.com/zhechen/deformable-detr-rego获得。

本文介绍了端到端的实例分段框架，称为SOIT，该段具有实例感知变压器的段对象。灵感来自Detr〜\ Cite {carion2020end}，我们的方法视图实例分段为直接设置预测问题，有效地消除了对ROI裁剪，一对多标签分配等许多手工制作组件的需求，以及非最大抑制（ nms）。在SOIT中，通过在全局图像上下文下直接地将多个查询直接理解语义类别，边界框位置和像素 - WISE掩码的一组对象嵌入。类和边界盒可以通过固定长度的向量轻松嵌入。尤其是由一组参数嵌入像素方面的掩模以构建轻量级实例感知变压器。之后，实例感知变压器产生全分辨率掩码，而不涉及基于ROI的任何操作。总的来说，SOIT介绍了一个简单的单级实例分段框架，它是无乐和NMS的。 MS Coco DataSet上的实验结果表明，优于最先进的实例分割显着的优势。此外，在统一查询嵌入中的多个任务的联合学习还可以大大提高检测性能。代码可用于\ url {https://github.com/yuxiaodonghri/soit}。

对象检测是一项基本的计算机视觉任务，用于在给定图像中loccal和分类对象。大多数最先进的检测方法都利用固定数量的建议作为对象候选物的中间表示，在推理过程中无法适应不同的计算约束。在本文中，我们提出了一种简单而有效的方法，该方法通过生成动态提案以进行对象检测来适应不同的计算资源。我们首先设计一个模块来制作一个基于查询的模型，以便能够使用不同数量的建议进行推断。此外，我们将其扩展到动态模型，以根据输入图像选择建议数量，从而大大降低了计算成本。我们的方法在广泛的检测模型中实现了显着的加速，包括两阶段和基于查询的模型，同时获得相似甚至更好的准确性。

我们为变体视觉任务提供了一个概念上简单，灵活和通用的视觉感知头，例如分类，对象检测，实例分割和姿势估计以及不同的框架，例如单阶段或两个阶段的管道。我们的方法有效地标识了图像中的对象，同时同时生成高质量的边界框或基于轮廓的分割掩码或一组关键点。该方法称为Unihead，将不同的视觉感知任务视为通过变压器编码器体系结构学习的可分配点。给定固定的空间坐标，Unihead将其自适应地分散到了不同的空间点和有关它们的关系的原因。它以多个点的形式直接输出最终预测集，使我们能够在具有相同头部设计的不同框架中执行不同的视觉任务。我们展示了对成像网分类的广泛评估以及可可套件的所有三个曲目，包括对象检测，实例分割和姿势估计。如果没有铃铛和口哨声，Unihead可以通过单个视觉头设计统一这些视觉任务，并与为每个任务开发的专家模型相比，实现可比的性能。我们希望我们的简单和通用的Unihead能够成为可靠的基线，并有助于促进通用的视觉感知研究。代码和型号可在https://github.com/sense-x/unihead上找到。

我们将Dino（\ textbf {d} etr与\ textbf {i} mpred de \ textbf {n} oising hand \ textbf {o} r boxes），一种最先进的端到端对象检测器。 ％ 在本文中。 Dino通过使用一种对比度方法来降级训练，一种用于锚定初始化的混合查询选择方法以及对盒子预测的两次方案，通过使用对比的方式来改善性能和效率的模型。 Dino在$ 12 $时代获得$ 49.4 $ ap，$ 12.3 $ ap in Coco $ 24 $时期，带有Resnet-50骨干和多尺度功能，可显着改善$ \ textbf {+6.0} $ \ textbf {ap}和ap {ap}和ap}和$ \ textbf {+2.7} $ \ textbf {ap}与以前的最佳detr样模型相比，分别是dn-detr。 Dino在模型大小和数据大小方面都很好地缩放。没有铃铛和哨子，在对objects365数据集进行了swinl骨架的预训练后，Dino在两个Coco \ texttt {val2017}（$ \ textbf {63.2} $ \ textbf {ap ap}）和\ testtt { -dev}（\ textbf {$ \ textbf {63.3} $ ap}）。与排行榜上的其他模型相比，Dino大大降低了其模型大小和预训练数据大小，同时实现了更好的结果。我们的代码将在\ url {https://github.com/ideacvr/dino}提供。

Detection Transformer (DETR) directly transforms queries to unique objects by using one-to-one bipartite matching during training and enables end-to-end object detection. Recently, these models have surpassed traditional detectors on COCO with undeniable elegance. However, they differ from traditional detectors in multiple designs, including model architecture and training schedules, and thus the effectiveness of one-to-one matching is not fully understood. In this work, we conduct a strict comparison between the one-to-one Hungarian matching in DETRs and the one-to-many label assignments in traditional detectors with non-maximum supervision (NMS). Surprisingly, we observe one-to-many assignments with NMS consistently outperform standard one-to-one matching under the same setting, with a significant gain of up to 2.5 mAP. Our detector that trains Deformable-DETR with traditional IoU-based label assignment achieved 50.2 COCO mAP within 12 epochs (1x schedule) with ResNet50 backbone, outperforming all existing traditional or transformer-based detectors in this setting. On multiple datasets, schedules, and architectures, we consistently show bipartite matching is unnecessary for performant detection transformers. Furthermore, we attribute the success of detection transformers to their expressive transformer architecture. Code is available at https://github.com/jozhang97/DETA.

现有的实例分割方法已经达到了令人印象深刻的表现，但仍遭受了共同的困境：一个实例推断出冗余表示（例如，多个框，网格和锚点），这导致了多个重复的预测。因此，主流方法通常依赖于手工设计的非最大抑制（NMS）后处理步骤来选择最佳预测结果，这会阻碍端到端训练。为了解决此问题，我们建议一个称为Uniinst的无盒和无端机实例分割框架，该框架仅对每个实例产生一个唯一的表示。具体而言，我们设计了一种实例意识到的一对一分配方案，即仅产生一个表示（Oyor），该方案根据预测和地面真相之间的匹配质量，动态地为每个实例动态分配一个独特的表示。然后，一种新颖的预测重新排列策略被优雅地集成到框架中，以解决分类评分和掩盖质量之间的错位，从而使学习的表示形式更具歧视性。借助这些技术，我们的Uniinst，第一个基于FCN的盒子和无NMS实例分段框架，实现竞争性能，例如，使用Resnet-50-FPN和40.2 mask AP使用Resnet-101-FPN，使用Resnet-50-FPN和40.2 mask AP，使用Resnet-101-FPN，对抗AP可可测试-DEV的主流方法。此外，提出的实例感知方法对于遮挡场景是可靠的，在重锁定的ochuman基准上，通过杰出的掩码AP优于公共基线。我们的代码将在出版后提供。

已经提出了各种模型来执行对象检测。但是，大多数人都需要许多手工设计的组件，例如锚和非最大抑制（NMS），以表现出良好的性能。为了减轻这些问题，建议了基于变压器的DETR及其变体可变形DETR。这些解决了为对象检测模型设计头部时的许多复杂问题。但是，当将基于变压器的模型视为其他模型的对象检测中的最新方法时，仍然存在对性能的疑问，这取决于锚定和NMS，揭示了更好的结果。此外，目前尚不清楚是否可以仅与注意模块结合使用端到端管道，因为Detr适应的变压器方法使用卷积神经网络（CNN）作为骨干身体。在这项研究中，我们建议将几个注意力模块与我们的新任务特异性分裂变压器（TSST）相结合是一种有力的方法，可以在没有传统手工设计的组件的情况下生成可可结果上最先进的性能。通过将通用注意模块分为两个分开的目标注意模块，该方法允许设计简单的对象检测模型。对可可基准的广泛实验证明了我们方法的有效性。代码可在https://github.com/navervision/tsst上获得

The DETR object detection approach applies the transformer encoder and decoder architecture to detect objects and achieves promising performance. In this paper, we present a simple approach to address the main problem of DETR, the slow convergence, by using representation learning technique. In this approach, we detect an object bounding box as a pair of keypoints, the top-left corner and the center, using two decoders. By detecting objects as paired keypoints, the model builds up a joint classification and pair association on the output queries from two decoders. For the pair association we propose utilizing contrastive self-supervised learning algorithm without requiring specialized architecture. Experimental results on MS COCO dataset show that Pair DETR can converge at least 10x faster than original DETR and 1.5x faster than Conditional DETR during training, while having consistently higher Average Precision scores.

Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper, we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

多尺度功能已被证明在对象检测方面非常有效，大多数基于Convnet的对象检测器采用特征金字塔网络（FPN）作为利用多尺度功能的基本组件。但是，对于最近提出的基于变压器的对象探测器，直接结合多尺度功能会导致由于处理高分辨率特征的注意机制的高复杂性，因此导致了高度的计算开销。本文介绍了迭代多尺度特征聚合（IMFA） - 一种通用范式，可有效利用基于变压器的对象检测器中的多尺度特征。核心想法是从仅几个关键位置利用稀疏的多尺度特征，并且通过两种新颖的设计实现了稀疏的特征。首先，IMFA重新安排变压器编码器数据管道，因此可以根据检测预测进行迭代更新编码的功能。其次，在先前检测预测的指导下，IMFA稀疏的量表自适应特征可从几个关键点位置进行精制检测。结果，采样的多尺度特征稀疏，但仍然对对象检测非常有益。广泛的实验表明，提出的IMFA在略有计算开销的情况下显着提高了基于变压器的对象检测器的性能。项目页面：https：//github.com/zhanggongjie/imfa。

Modern object detectors rely heavily on rectangular bounding boxes, such as anchors, proposals and the final predictions, to represent objects at various recognition stages. The bounding box is convenient to use but provides only a coarse localization of objects and leads to a correspondingly coarse extraction of object features. In this paper, we present RepPoints (representative points), a new finer representation of objects as a set of sample points useful for both localization and recognition. Given ground truth localization and recognition targets for training, RepPoints learn to automatically arrange themselves in a manner that bounds the spatial extent of an object and indicates semantically significant local areas. They furthermore do not require the use of anchors to sample a space of bounding boxes. We show that an anchor-free object detector based on RepPoints can be as effective as the state-of-the-art anchor-based detection methods, with 46.5 AP and 67.4 AP 50 on the COCO test-dev detection benchmark, using ResNet-101 model. Code is available at https://github.com/microsoft/RepPoints.

多年来，使用单点监督的对象检测受到了越来越多的关注。在本文中，我们将如此巨大的性能差距归因于产生高质量的提案袋的失败，这对于多个实例学习至关重要（MIL）。为了解决这个问题，我们引入了现成建议方法（OTSP）方法的轻量级替代方案，从而创建点对点网络（P2BNET），该网络可以通过在中生成建议袋来构建一个互平衡的提案袋一种锚点。通过充分研究准确的位置信息，P2BNET进一步构建了一个实例级袋，避免了多个物体的混合物。最后，以级联方式进行的粗到精细政策用于改善提案和地面真相（GT）之间的IOU。从这些策略中受益，P2BNET能够生产出高质量的实例级袋以进行对象检测。相对于MS可可数据集中的先前最佳PSOD方法，P2BNET将平均平均精度（AP）提高了50％以上。它还证明了弥合监督和边界盒监督检测器之间的性能差距的巨大潜力。该代码将在github.com/ucas-vg/p2bnet上发布。