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Detr Resnet 101
基於Transformer架構的端到端目標檢測模型，結合ResNet-101特徵提取器
下載量 216
發布時間 : 5/3/2023
模型概述
DETR是一種基於Transformer的端到端目標檢測模型，無需傳統的手工設計組件（如非極大值抑制）。該版本使用ResNet-101作為骨幹網絡進行特徵提取。
模型特點
端到端檢測
無需傳統目標檢測流程中的手工設計組件（如錨框生成或非極大值抑制）
Transformer架構
利用注意力機制直接建模目標檢測任務中的全局關係
ResNet-101骨幹
使用成熟的ResNet-101網絡進行特徵提取，保證特徵質量
ONNX格式支持
已轉換為ONNX權重格式，便於在Web環境中部署
模型能力
圖像目標檢測
多類別物體識別
邊界框預測
使用案例
計算機視覺
智能監控
即時檢測監控畫面中的多類目標物體
可識別人員、車輛等多種目標
自動駕駛
道路場景中的物體檢測與定位
可檢測行人、交通標誌、其他車輛等
電子商務
商品識別
自動識別商品圖片中的物品
可用於庫存管理或圖像搜索
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