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Detr Resnet 101

由facebook開發
DETR是一個使用Transformer架構的端到端目標檢測模型,採用ResNet-101作為骨幹網絡,在COCO數據集上訓練。
下載量 262.94k
發布時間 : 3/2/2022

模型概述

該模型結合了卷積神經網絡和Transformer架構,能夠直接輸出目標檢測結果,無需複雜的後處理步驟。

模型特點

端到端訓練
直接輸出檢測結果,無需傳統目標檢測方法中的複雜後處理步驟
Transformer架構
利用Transformer的自注意力機制處理全局上下文信息
二分匹配損失
使用匈牙利算法進行預測與真實標註的最優匹配

模型能力

圖像目標檢測
多目標識別
邊界框預測

使用案例

計算機視覺
場景理解
識別複雜場景中的多個物體
可同時檢測場景中的多個物體並定位其位置
智能監控
即時檢測監控畫面中的目標物體
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