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首个基于Transformer的目标检测模型上线,大目标检测超越Faster R-CNN-奥秘探索

首个基于Transformer的目标检测模型上线,大目标检测超越Faster R-CNN

他们声称:「新的模型在概念上很简单,不需要专门的库,与许多其他现代检测器不同。」

该模型被命名为 Detection Transformer(DETR),可以一次性识别图像中的全部物体。

新智元报道编辑:元子【新智元导读】Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建,并减少了对手工组件的需求。

Transformer使用注意力函数代替递归神经网络来预测下一个序列中会出现什么。当应用于物体检测时,Transformer能够省去构建模型的步骤,比如需要创建空间锚和自定义层等。

Transformer网络架构由谷歌的研究人员在2017年创建,最初是作为改进机器翻译的一种方式,但现在已经成长为机器学习的基石,用于制作一些最流行的预训练SOTA语言模型,如谷歌的BERT、Facebook的RoBERTa等。

谷歌AI首席执行官Jeff Dean及其他AI大佬们都认为,基于Transformer的语言模型是2019年的一大趋势,而且会在2020年持续保持这个趋势。

本月早些时候,Facebook推出了Hateful Meme数据集和挑战,倡导创建多模态人工智能,以便能够识别备忘录中的图片和附带文字何时违反Facebook政策。

重构目标检测任务DETR将目标检测任务视为一个图像到集的问题。给定一个图像,模型必须预测出一个无序的集合(或列表),每个对象都由其类别表示,并在每个对象的周围有一个紧密的边界框。

这种表达方式特别适合于Transformer。研究人员将一个卷积神经网络(CNN)与一个Transformer编码器-解码器架构(Transformer encer-decoder)进行连锁,该架构从图像中提取局部信息,然后给出预测。

DETR是Facebook最新的AI计划,它期待通过语言模型解决方案来解决计算机视觉的挑战,尤其擅长对材料分类,研究者推测,解码器注意力机制具有的全局推理特性是产生这一结果的关键因素。

首个基于Transformer的目标检测模型上线,大目标检测超越Faster R-CNN

传统的计算机视觉模型通常使用一个复杂的、半手动制作的流水线,依靠自定义层来对图像中的对象进行定位,然后提取特征。而DETR用更简单的神经网络取代了这一点,它提供了一个真正的端到端的深度学习解决方案。

本文首发于微信公众号:新智元。文章内容属作者个人观点,不代表和讯网立场。投资者据此操作,风险请自担。

Facebook AI Research的六名成员研究了近期非常流行的Transformer神经网络架构,创建了一个端到端的目标检测AI。研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建,并减少了对手工组件的需求。

Transformer的自关注机制允许DETR对图像进行全局推理,也可以对预测的具体对象进行全局推理。例如,该模型可能会查看图像的其他区域,从而对边界框中的对象做出判断。

Faster R-CNN主要由微软研究公司创建的目标检测模型,自2015年推出以来,该模型已经获得了近1万次引用。

另外,它还可以根据图像中的对象之间的关系或相关性进行预测。例如,如果DETR预测图像中包含一个站在沙滩上的人,那么它可以预测出部分遮挡的物体更有可能是冲浪板而非滑板。相比之下,其他检测模型则是孤立地预测每个物体。

FAIR称,DETR是第一个成功地将Transformer架构,作为检测管道中的核心构件集成的目标检测框架。作者们还说,Transformer可以像近年来的自然语言处理一样,给计算机视觉带来革命性的变革,或者说是弥补了NLP和计算机视觉之间的差距。

向NLP和计算机视觉任务的统一方法推进

根据arXiv上论文结果显示,DETR所取得的结果可以与Faster R-CNN相媲美。

Comments (2)

  • Brad Bukovsky
    • Brad Bukovsky

      70后尤双印、80后赵兴志、90后唐文德,首个基于Transformer的目标检测模型上线,大目标检测超越Faster R-CNN三人有一个共同身份:中国三星“分享村庄”项目的村庄带头人,他们背后的脱贫攻坚故事,也是三星“身在中国,心为中国”理念的生动实践。  抓住特色 规划产业  绿水青山,云海翻涌。这处“梯田托起的村落”,是贵州黔东南苗族侗族自治州雷山县白岩村。2014年,村里37%是建档立卡贫困户,年轻人纷纷外出求学打工。2013年,白岩村的90后唐文德辞掉上海工作,回到家乡,“乡野游、农家乐越来越火,有了扶贫政策支持,家乡搞乡村旅游能脱贫。”  有信心的不仅是90后。  黑土地、山泉水、长日照……吉林舒兰市双河村的大米品质很不错。可由于不懂经营,好米卖不上好价,34户村民一度被列为建档立卡贫困户。70后尤双印当过兵、经过商,毅然挑起双河村党支书的担子,带着村民打造“贡米之乡”品牌。80后赵兴志则放弃世界500强企业的工作机会,回到四川凉山彝族自治州盐源县树子洼村发展苹果产业。  “不能丰产不丰收,要脱贫就得产业化。”尤双印心里有计划。然而,刚实施就遇上不少困难:缺资金、缺技术、缺管理……  赵兴志和唐文德也遇到了各自的难题。“筹建村民合作社统一管控,苹果商品率明显改善,但市场竞争力依然不理想。”“没有规模化的设施改善和专业运营,靠零敲碎打搞民宿旅游很难带动全村脱贫。”  “作为改革开放的受益者,我们有义务、有责任参与到脱贫攻坚战中。”中国三星总裁黄得圭说,“真扶贫,扶真贫”是三星口号,“标本兼治,靶向治疗”是三星思路。从2014年开始,三星将精准扶贫作为自身的重点工作。  三星有着“分享经营”的企业理念,就是将三星集团的经营成果与身边的人们分享,为他们带去梦想和希望。2014年,三星与中国扶贫基金会签署战略合作协议,开启“分享村庄”产业扶贫项目,通过帮助贫困村规划产业、升级基建、整合生产,助力脱贫。  培养人才 整合资源  一松手就倒了,这种扶贫可不行。要扶出“根”。三星扶贫,既培育产业,更培养人才,注重通过人的改变,实现造血式扶贫。“分享村庄”项目实施时,中国三星非常重视带头人,层层筛选出尤双印、赵兴志、唐文德等13位村庄带头人。“三星扶贫不是简单的往兜里塞钱,而是给大家带来知识和理念。”赵兴志说。  白岩村通过旅游合作社最大限度地整合了乡村分散资源,统一规范管理、制定发展规划。唐文德说:“合作社让更多村民们动了起来,全村脱贫有了方向,致富有了奔头。”  2019年,三星还创新了“分享式”扶贫模式,组织10位“分享村庄”带头人赴韩国交流。通过与当地交流村庄产业脱贫经验,唐文德取到了“真经”:学习韩国尚州的“柿饼村”,挖掘出白岩村很多极具商业价值的农副产品,推动一、二、三产业融合,激发出当地乡村旅游更多的市场潜能。  唐文德根据民宿运营的实际需求,与当地企业合作,推出了杨梅汁、八月笋、鱼酱酸、雷山银球茶等各类特色农产品。说起白岩村的变化,唐文德满是自豪:“现在,银球茶、鱼酱酸已成为热销爆款,预计带来周边收入50万元。开拓农产品加工品类,村民收入也实现了多渠道增收……”  两年来,白岩村脱贫成效喜人。2018年底,全村脱贫55户227人,贫困发生率下降至1.1%;2019年底实现“双清零”目标,村民人均收入达14794元。  激活动力 长效发展  “销售渠道通了,产业链活了,村民也就富了。”赵兴志笑着说,目前树子洼村村民发展苹果产业积极性高涨,村民人均收入从5000元提升至14700元,“这两年,返回村里发展的年轻人越来越多,很多还加入合作社”。  “‘分享村庄’项目不仅让双河大米卖出好价钱,也改变了村民的精神面貌和生活状态。”据尤双印介绍,现在双河村打牌、赋闲的村民少了,琢磨发展的人越来越多了,这将是双河村可持续发展、实现乡村振兴的持久动力。  2019年,“分享村庄”模式入选国务院扶贫办联合中国社科院发布的《中国企业精准扶贫50佳案例》。“分享村庄”与三星“分享经营”企业理念一脉相承,与三星关注人的能力、关注人才培养的企业文化同出一辙。  国务院扶贫办表示,中国三星长期发挥自身优势,以产业扶贫切入,以扶持能人深化,为我国脱贫攻坚目标的实现、脱贫成果的巩固贡献了力量。

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  • Brad Bukovsky

    ▲人妻于共用云端硬碟抓包丈夫外遇首个基于Transformer的目标检测模型上线,大目标检测超越Faster R-CNN,甚至亲眼目击老公与小三接吻画面。(示意图/取自免费图库Pexels)

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