
GitHub - Peterande/D-FINE: D-FINE: Redefine Regression Task of …
D-FINE is a powerful real-time object detector that redefines the bounding box regression task in DETRs as Fine-grained Distribution Refinement (FDR) and introduces Global Optimal Localization Self-Distillation (GO-LSD), achieving outstanding performance without introducing additional inference and training costs.
D-FINE/README_cn.md at master · Peterande/D-FINE · GitHub
2024年10月18日 · D-FINE 是一个强大的实时目标检测器,将 DETR 中的边界框回归任务重新定义为了细粒度的分布优化(FDR),并引入全局最优的定位自蒸馏(GO-LSD),在不增加额外 …
D-FINE环境搭建&推理测试_dfine-CSDN博客
2024年11月11日 · 不同于传统的固定坐标预测,D-FINE 创新了两种方法:细粒度分布优化 (FDR) 和全局最优定位自蒸馏 (GO-LSD)。 通过将回归任务转化为细粒度的分布优化任务,D-FINE 不仅显著简化了优化难度,还能够更精确地建模每条边界的不确定性。 此外,D-FINE 将定位知识 (Localization Knowledge) 融入到模型输出,通过高效的自蒸馏策略在各层共享这些知识,因而在不增加额外训练成本的前提下,实现了性能的进一步显著提升。 凭借这些创新,D-FINE 在 …
目标检测最新SOTA模型D-FINE - CSDN博客
2024年10月18号,中科大推出了 D-FINE,这是一款功能强大的实时物体 检测器,通过重新定义 DETR 模型 中的 边界框 回归任务实现了出色的定位精度。 D-FINE 包含两个关键 组件:细粒度分布细化 (FDR) 和全局最优定位自蒸馏 (GO-LSD)。 FDR 将回归过程从预测固定坐标转变为迭代细化概率分布,从而提供细粒度的中间表示,显著提高定位精度。 GO-LSD是一种双向优化策略,它通过自蒸馏将定位知识从细化分布转移到较浅的层,同时还简化了较深层的残差预测任务。 …
D-FINE/src/zoo/dfine/blog_cn.md at master - GitHub
在快速发展的实时目标检测领域, D-FINE 作为一项革命性的方法,显著超越了现有模型(如 YOLOv10 、 YOLO11 及 RT-DETR v1/v2/v3),提升了实时目标检测的性能上限。 经过大规 …
D-FINE源码学习_dfine代码解读-CSDN博客
2024年11月25日 · 在D-FINE-n中,通过conv对C3进行特征提取,然后与C4经过encoder layer输出的feature map(记为F4)进行尺度间特征融合(CCFM), 从而获取多尺度特征,同时大幅减少计算量。 计算细节. proj_feats = [self.input_proj[i](feat) for i, feat in enumerate (feats)] h, w = proj_feats[enc_ind].shape[2:] src_flatten = proj_feats[enc_ind].flatten(2).permute(0, 2, 1) . pos_embed = self.build_2d_sincos_position_embedding(
D-FINE: Redefine Regression Task in DETRs as Fine-grained …
We introduce D-FINE, a powerful real-time object detector that achieves outstanding localization precision by redefining the bounding box regression task in DETR models. D-FINE comprises two key components: Fine-grained Distribution Refinement (FDR) and Global Optimal Localization Self-Distillation (GO-LSD).
D-FINE环境搭建&推理测试 - 要养家的程序猿 - 博客园
2024年11月11日 · 不同于传统的固定坐标预测,D-FINE 创新了两种方法:细粒度分布优化 (FDR) 和全局最优定位自蒸馏 (GO-LSD)。 通过将回归任务转化为细粒度的分布优化任务,D-FINE 不仅显著简化了优化难度,还能够更精确地建模每条边界的不确定性。 此外,D-FINE 将定位知识 (Localization Knowledge) 融入到模型输出,通过高效的自蒸馏策略在各层共享这些知识,因而在不增加额外训练成本的前提下,实现了性能的进一步显著提升。 凭借这些创新,D-FINE 在 …
2025目标检测SoTA 之D-fine - 哔哩哔哩
介绍一下实施目标检测工作的最近sota——dfine通过细粒度分布细化和全局最优定位自蒸馏实现高精度目标检测
T Definition & Meaning | Dictionary.com
the 20th letter of the English alphabet, a consonant. any spoken sound represented by the letter T or t, as in tub, but, or butter. something having the shape of a T . a written or printed …
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