Deformable DETR DETR 存在收敛速度慢等缺陷。为了解决这些问题，本文可变形 DETR，其注意力模块仅关注于参考点附近的一小部分采样点作为注意力模块中的 key 元素。可变形 DETR 可以在比 DETR 少 9/10 的训练轮数下，达到更好的性能（尤其是在小目标上）。在 COCO 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。

Deformable DETR

论文发布：2020年10月初  |  代码开源：2020年12月初

作者团队：商汤研究院, 中科大, 港中文

论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.04159

项目代码链接：

https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR

DETR 存在收敛速度慢等缺陷。为了解决这些问题，本文可变形 DETR，其注意力模块仅关注于参考点附近的一小部分采样点作为注意力模块中的 key 元素。可变形 DETR 可以在比 DETR 少 9/10 的训练轮数下，达到更好的性能（尤其是在小目标上）。在 COCO 基准上的大量实验表明了该方法的有效性。

想了解这篇论文，详情可见：训练加快10倍！性能更强！商汤等提出可变形DETR目标检测网络