面向基于查询的目标检测的局部区域聚焦方法
计算机视觉与模式识别
2023-12-15 v3
摘要
自开创性的基于查询的检测器 DETR 问世以来，基于查询的方法在目标检测中引起了广泛关注。然而，这些方法面临收敛缓慢与性能欠佳等挑战。值得注意的是，目标检测中的自注意力因其全局关注特性而常常阻碍收敛。为解决这些问题，我们提出 FoLR，一种仅含解码器的类 transformer 架构。我们通过隔离不相关对象间的连接来改进自注意力，使其聚焦于局部区域而非全局区域。我们还设计了自适应采样方法，以从特征图中基于查询的局部区域提取有效特征。此外，我们为解码器采用回顾策略以保留先前信息，随后通过 Feature Mixer 模块融合特征与查询。实验结果表明，FoLR 在基于查询的检测器中达到了最先进的性能，在收敛速度与计算效率方面表现优异。索引词：局部区域，注意力机制，目标检测
引用
@article{arxiv.2310.06470,
title = {Focus on Local Regions for Query-based Object Detection},
author = {Hongbin Xu and Yamei Xia and Shuai Zhao and Bo Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.06470},
year = {2023}
}