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Detr Resnet 101
D

Detr Resnet 101

Xenovaによって開発
Transformerアーキテクチャに基づくエンドツーエンドの物体検出モデル、ResNet-101特徴抽出器を組み合わせ
物体検出
Transformers
#物体検出#ONNX形式#ウェブ対応
ダウンロード数 216
リリース時間 : 5/3/2023

モデル概要

DETRはTransformerベースのエンドツーエンド物体検出モデルで、従来の手動設計コンポーネント（例：非最大抑制）が不要です。このバージョンではResNet-101をバックボーンネットワークとして特徴抽出に使用しています。

モデル特徴

エンドツーエンド検出
従来の物体検出プロセスで必要な手動設計コンポーネント（アンカーボックス生成や非最大抑制など）が不要
Transformerアーキテクチャ
注意メカニズムを利用して物体検出タスクのグローバルな関係を直接モデル化
ResNet-101バックボーン
成熟したResNet-101ネットワークを使用した特徴抽出で品質を保証
ONNX形式サポート
ONNX重み形式に変換済みで、Web環境での展開が容易

モデル能力

画像物体検出
多クラス物体認識
バウンディングボックス予測

使用事例

コンピュータビジョン
インテリジェント監視
監視画面内の多クラス物体をリアルタイム検出
人物、車両など様々な対象を識別可能
自動運転
道路シーンにおける物体検出と位置特定
歩行者、道路標識、他の車両などを検出可能
電子商取引
商品識別
商品画像内のアイテムを自動認識
在庫管理や画像検索に利用可能
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