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Detr Resnet 101
基于Transformer架构的端到端目标检测模型，结合ResNet-101特征提取器
下载量 216
发布时间 : 5/3/2023
模型简介
DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型，无需传统的手工设计组件（如非极大值抑制）。该版本使用ResNet-101作为骨干网络进行特征提取。
模型特点
端到端检测
无需传统目标检测流程中的手工设计组件（如锚框生成或非极大值抑制）
Transformer架构
利用注意力机制直接建模目标检测任务中的全局关系
ResNet-101骨干
使用成熟的ResNet-101网络进行特征提取，保证特征质量
ONNX格式支持
已转换为ONNX权重格式，便于在Web环境中部署
模型能力
图像目标检测
多类别物体识别
边界框预测
使用案例
计算机视觉
智能监控
实时检测监控画面中的多类目标物体
可识别人员、车辆等多种目标
自动驾驶
道路场景中的物体检测与定位
可检测行人、交通标志、其他车辆等
电子商务
商品识别
自动识别商品图片中的物品
可用于库存管理或图像搜索
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