DETR：Facebook提出基於Transformer的目標檢測新范式，性能媲美Faster RCNN | ECCV 2020 Oral
DETR基於標准的Transorfmer結構，性能能夠媲美Faster RCNN，而論文整體思想十分簡潔，希望能像Faster RCNN為后續的很多研究提供了大致的思路 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文: End-to-End Object Detection ...
原文：Facebook AI的DETR，一種基於Transformer的目標檢測方法
作者 PRATEEK JOSHI 編譯 VK 來源 Analytics Vidhya 介紹 機器學習框架或庫有時會更改該領域的格局。今天，Facebook開源了一個這樣的框架，DETR DEtection TRansformer 在本文中，我們將快速了解目標檢測的概念，然后直接研究DETR及其帶來的好處。 目標檢測 在計算機視覺中，目標檢測是一項任務，我們希望我們的模型將對象與背景區分開，並預測圖 ...
2020-07-10 11:22 0 2553 推薦指數：
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