Detr Resnet 50 Dc5 Fashionpedia Finetuned

DETRアーキテクチャに基づくテーブル検出モデルで、非構造化文書からテーブルを抽出するために特別に設計されています

Grounding DINOはオープンセット物体検出モデルで、DINO検出器とテキストエンコーダを組み合わせることでゼロショット物体検出能力を実現しています。

Grounding DINOはDINO検出器とグラウンディング事前学習を組み合わせたオープンセット物体検出モデルで、ゼロショット物体検出を実現できます。

DETRはTransformerアーキテクチャに基づくエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-50をバックボーンとして使用し、COCOデータセットでトレーニングされています。

DETRはTransformerアーキテクチャを使用したエンドツーエンド物体検出モデルで、ResNet-101をバックボーンとしてCOCOデータセットでトレーニングされています。

DETRアーキテクチャに基づく文書テーブル検出モデル、文書内の枠あり・枠なしテーブルを検出

視覚Transformer（ViT）ベースの物体検出モデルで、DETR損失関数を使用して訓練され、COCOデータセットで優れた性能を発揮します。

COCO 2017物体検出データセットでファインチューニングされたYOLOSモデル、Vision Transformerアーキテクチャを使用した効率的な物体検出を実現。

RT-DETRは初のリアルタイムエンドツーエンド物体検出器で、効率的なハイブリッドエンコーダーと不確実性最小化クエリ選択メカニズムにより、COCOデータセットで53.1% AP、108 FPSの性能を達成しました。

初のリアルタイムエンドツーエンド物体検出器、Transformerアーキテクチャに基づき、非極大抑制の必要性を排除、速度と精度でYOLOシリーズを凌駕