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Conditional Detr Resnet 50

由microsoft開發
條件DETR是一種改進的目標檢測模型,通過條件交叉注意力機制顯著提升訓練收斂速度
下載量 6,796
發布時間 : 9/9/2022

模型概述

該模型是基於Transformer架構的目標檢測模型,在COCO數據集上訓練,能夠快速準確地檢測圖像中的物體

模型特點

快速訓練收斂
相比標準DETR,訓練速度提升6.7-10倍
條件交叉注意力機制
通過學習條件空間查詢,使每個注意力頭關注不同區域,降低對內容嵌入的依賴
端到端訓練
無需複雜的後處理,直接輸出檢測結果

模型能力

圖像目標檢測
多物體識別
邊界框預測

使用案例

計算機視覺應用
場景理解
識別圖像中的各種物體及其位置
可準確檢測常見物體如動物、交通工具等
智能監控
即時檢測監控畫面中的物體
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