Deta Swin Large
DETAはトランスフォーマーベースの目標検出モデルで、IoU割り当てメカニズムとNMS手法を再導入することで、高速収束と効率的な検出を実現しました。
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リリース時間 : 1/30/2023
モデル概要
DETAはトランスフォーマーベースの検出器に交差和集合(IoU)割り当てメカニズムと非極大値抑制(NMS)手法を再導入し、トレーニング効率と検出性能を大幅に向上させました。
モデル特徴
高速収束
COCOデータセットでわずか12エポックで50.2 mAPを達成し、同類モデルよりも収束速度が顕著に速い。
効率的なトレーニング
トレーニングとテスト速度は変形可能DETRと同等だが、性能はより優れている。
改良された割り当てメカニズム
IoU割り当てメカニズムとNMS手法を再導入し、検出精度を向上させた。
モデル能力
目標検出
画像解析
使用事例
コンピュータビジョン
汎用目標検出
複雑なシーンで多様な物体を検出・位置特定
COCOデータセットで50.2 mAPを達成
リアルタイム監視システム
ビデオ監視における物体検出と追跡に使用
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