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Detr Resnet 101

facebookによって開発
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。
ダウンロード数 262.94k
リリース時間 : 3/2/2022

モデル概要

このモデルは畳み込みニューラルネットワークとTransformerアーキテクチャを組み合わせており、複雑な後処理ステップなしで直接物体検出結果を出力できます。

モデル特徴

エンドツーエンドトレーニング
従来の物体検出方法で必要な複雑な後処理ステップなしで直接検出結果を出力
Transformerアーキテクチャ
Transformerの自己注意機構を利用してグローバルなコンテキスト情報を処理
ハンガリアン損失
ハンガリアンアルゴリズムを使用して予測と正解アノテーションの最適マッチングを行う

モデル能力

画像物体検出
複数物体認識
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
シーン理解
複雑なシーン内の複数の物体を識別
シーン内の複数の物体を同時に検出し位置を特定可能
インテリジェント監視
監視映像内の対象物体をリアルタイム検出
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