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2021年4月14日 · 本文解读了DETR在ECCV2020上提出的端到端目标检测与实例分割方法，用Transformer替代传统检测流程，通过集合预测简化任务。 模型通过bipartite matching loss进行优化，无需NMS，适用于物体识别和实例分割。 实验对比了COCO2017数据集上的性能，展示了Transformer各组件的关键作用。 0. 论文基本信息. 1. 论文解决的问题. 2. 论文贡献. 3. 方法框架. 4. 目标检测转化为集合预测问题. 5. 配对方式 - bipartie matching loss. 6. Transformer. 7. 实例分 …

2021年9月26日 · DETR 是 Facebook 团队于 2020 年提出的基于 Transformer 的端到端目标检测，没有非极大值抑制 NMS 后处理步骤、没有 anchor 等先验知识和约束，整个由网络实现端到端的目标检测实现，大大简化了目标检测的 pipeline。 其原始论文为 《End-to-End Object Detection with Transformers》。 结果在 COCO 数据集上效果与 Faster RCNN 相当，在大目标上效果比 Faster RCNN 好，且可以很容易地将 DETR 迁移到其他任务例如全景分割。 事实上，在 DETR …

22 likes, 0 comments - trending_reels_ista on December 31, 2024: "#trending #reel".

2023年1月15日 · Thanks much for the detailed response @jay-babu. So I have some not so good news. Turns out I had a flutter-tool-nvim plugin that was actually the one handling all the dart debug adapter work in conjunction with nvim-dap. So I removed it in order to make sure that mason-nvim-dap is able to do the same.

DJ Babu, G He, J Hao, MT Vahdat, PA Schouwink, M Mensi, KV Agrawal. Advanced Materials 31 (28), 1900855, 2019. 157: 2019: Effect of oxygen plasma treatment on the electrochemical performance of the rayon and polyacrylonitrile based carbon felt for the vanadium redox flow battery application.

27 likes, 0 comments - cute__babu_2024 on January 1, 2025

200 likes, 30 comments - its_chhotu_babu_8055 on January 1, 2025: "शहर भर मेँ एक ही पहचान है ‘हमारी’….सुर्ख आँखे,गुस्सैल चेहरा और नवाबी अदायेँ’!#newpost #newcollection #trending #vnvideoeditor #vneditor #trendingreels #trendingreels".

2025年1月6日 · 本文深入分析了现代实时目标检测器中非极大值抑制（NMS）对推理速度的负面影响，并提出了一种新型的 Transformer 架构——实时DEtection TRansformer（RT-DETR），它通过简化目标检测流程实现了端到端的检测。 尽管如此，DETR的高计算成本问题仍然是其在实际应用中的一个限制。 为了克服这一挑战，文中引入了IoU-Aware查询选择器，该方法在训练阶段利用IoU约束来优化解码器的初始目标查询，从而提供更高质量的查询，进一步提升了检测性能。 …

2021年5月26日 · 训练集中没有超过13只长颈鹿的图像，detr实验中创建了一个合成的图像来验证detr的泛化能力，dert可以完全找到合成的全部24只长颈鹿。 这证实了DETR避免了CNN的归纳偏好问题。