Deta Resnet 50

🚀 割り当て付き検出トランスフォーマー

このプロジェクトは、画像の物体検出に関するもので、IoU割り当てとNMSをトランスフォーマーベースの検出器に再導入し、高速な学習とテスト、そして迅速な収束を実現します。

🚀 クイックスタート

本プロジェクトの論文は NMS Strikes Back から参照できます。

著者

• Jeffrey Ouyang - Zhang
• Jang Hyun Cho
• Xingyi Zhou
• Philipp Krähenbühl

概要

割り当て付き検出トランスフォーマー (DETA) は、トランスフォーマーベースの検出器にIoU割り当てとNMSを再導入します。DETAはDeformable - DETRと同程度の速度で学習とテストが可能で、はるかに速く収束します（COCOで12エポックで50.2 mAP）。