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Detr Resnet 101

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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。
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Release Time : 3/2/2022

Model Overview

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。

Model Features

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

Model Capabilities

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

Use Cases

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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