# COCOデータセット

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、ハイブリッドエンコーダとクエリ選択メカニズムにより効率的な検出を実現し、NMS後処理が不要です。

YOLOv10xはYOLOシリーズの最新バージョンで、リアルタイムのエンドツーエンド物体検出に焦点を当て、より高い検出精度とより速い推論速度を提供します。

YOLOv10 はリアルタイムのエンドツーエンド物体検出モデルで、清華大学のチームによって開発され、YOLOシリーズの最新改良版に基づいています。

YOLOv10は、清華大学チームによって開発されたリアルタイムエンドツーエンド物体検出モデルで、YOLOシリーズの最新改良版です。

YOLOv10 は清華大学が提案したリアルタイムエンドツーエンド物体検出モデルで、効率的かつ高精度な特徴を持っています。

YOLOv10は清華大学が提案したリアルタイムエンドツーエンド物体検出モデルで、速度と精度の両面で顕著な向上が見られます。

YOLOv10はリアルタイム物体検出モデルで、非極大抑制（NMS）などの後処理ステップを排除することで、効率的で追加コストのない物体検出を実現しています。

YOLOv10は、追加コストなしの効率的なリアルタイム物体検出モデルです。アーキテクチャとトレーニング戦略を最適化することで、リアルタイム性を維持しながら検出精度を向上させています。

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートし、マスクアテンションメカニズムにより性能を向上

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの小規模バージョンで、COCOデータセットのパノプティックセグメンテーションタスクに最適化されています

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerの大型バージョンで、COCOデータセットのパノプティックセグメンテーションタスク向けに訓練された統一画像セグメンテーションモデル

Swinバックボーンネットワークに基づくMask2Formerモデルで、COCOパノプティックセグメンテーションデータセットでトレーニングされ、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションタスクを統一的なパラダイムで処理します。

Mask2FormerはTransformerベースの統一画像セグメンテーションモデルで、Swin-Largeバックボーンを使用しCOCOデータセットでファインチューニングされ、インスタンスセグメンテーションタスクに特化しています

統一画像セグメンテーションの単一Transformerアーキテクチャで、意味的セグメンテーション、インスタンスセグメンテーション、パノプティックセグメンテーションの3大タスクをサポート

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小型モデル、Vision Transformerアーキテクチャを使用した効率的な物体検出

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アーキテクチャを採用し、物体検出タスクに適しています。

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。

Swinバックボーンネットワークに基づく大規模MaskFormerモデル、インスタンス/セマンティック/パノプティックセグメンテーションタスクを統一的に処理

変形可能検出トランスフォーマー（Deformable DETR）単一スケールモデルは、物体検出タスク向けに設計され、エンドツーエンドのトレーニング方式を採用し、COCO 2017データセットで優れた性能を発揮します。

DETRは畳み込みニューラルネットワークとTransformerを組み合わせたエンドツーエンド物体検出モデルで、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

DETRはTransformer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。

COCOデータセットを基に訓練された全景セグメンテーションモデルで、統一パラダイムを用いてインスタンス/セマンティック/全景セグメンテーションタスクを処理します。

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。

変形可能DETRはエンドツーエンド物体検出モデルで、Transformerアーキテクチャと変形可能なアテンション機構を使用して検出性能を向上させています。

Swinバックボーンネットワークに基づく小型のMaskFormerモデルで、COCOデータセットで訓練され、全景セグメンテーションタスクに使用されます。

変形可能DETRはエンドツーエンドの物体検出モデルで、Transformerアーキテクチャと変形可能畳み込みの利点を組み合わせ、COCOデータセットで効率的な物体検出を実現します。

DETR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たエンドツーエンド物体検出モデルで、パノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

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データセットで訓練され、物体検出とパノプティックセグメンテーションタスクをサポートします。

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をバックボーンネットワークとして使用し、COCOデータセットで訓練されています。

Swinバックボーンネットワークを基盤とし、COCOデータセットで訓練されたパノプティックセグメンテーションモデルで、インスタンス/セマンティック/パノプティックセグメンテーションタスクを統一的に処理

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。