# エンドツーエンド物体検出

DETRはTransformerベースの物体検出モデルで、エンドツーエンド方式で物体検出タスクを処理し、複雑な後処理ステップを必要としません。

DETR-Resnet50はTransformerアーキテクチャに基づくセマンティックセグメンテーションモデルで、Core MLフォーマットにより効率的なモバイルデプロイメントを実現します。

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、従来の物体検出におけるアンカーボックスの設計が不要

facebook/detr-resnet-50をベースにcppe-5データセットで微調整した物体検出モデル

DETRアーキテクチャに基づく文書テーブル検出モデル、文書内の枠あり・枠なしテーブルを検出

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。

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データセットでトレーニングされています。

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。

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。

変形可能DETRはTransformerベースの物体検出モデルで、バウンディングボックス最適化と2段階検出によりエンドツーエンド学習を実現し、COCOデータセットに適しています。

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。

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。