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detr：使用变压器进行端到端对象检测-源码
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文件大小: 239kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-23
详细说明：DE⫶TR ：使用变压器进行端到端物体检测
PyTorch的DETR （ DE tection TR ansformer）训练代码和预训练模型。 我们用变压器代替了整个复杂的手工物体检测管道，并用ResNet-50匹配了Faster R-CNN，使用一半的计算能力（FLOP）和相同数量的参数在COCO上获得了42个AP 。 在PyTorch的50行中进行推断。
这是什么。 与传统的计算机视觉技术不同，DETR将对象检测作为直接设置的预测问题。 它由基于集合的全局损耗（通过二分匹配强制唯一预测）和变压器编码器-解码器体系结构组成。 给定固定的学习对象查询集，则DETR会考虑对象与全局图像上下文之间的关系，以直接并行并行输出最终的预测集。 由于这种并行性质，DETR非常快速和有效。
关于代码。 我们认为，对象检测不应该比分类困难，也不需要复杂的库来进行训练和推理。 DETR的实现和试验非常
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