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DETR是一種基於Transformer的目標檢測模型，採用端到端的方式處理目標檢測任務，無需複雜的後處理步驟。
下載量 57
發布時間 : 9/2/2024
模型概述
DETR是一種創新的目標檢測架構，結合了CNN和Transformer的優勢，能夠直接預測一組固定數量的邊界框和類別標籤。
模型特點
端到端檢測
無需複雜的後處理步驟（如NMS），直接輸出檢測結果
Transformer架構
利用Transformer的全局注意力機制處理視覺特徵
簡單高效
相比傳統檢測器，架構更簡單，訓練流程更統一
模型能力
目標檢測
多類別識別
邊界框預測
使用案例
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時尚物品檢測
檢測和分類時尚圖片中的各種物品和服飾
在Fashionpedia數據集上表現良好
零售
商品識別
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