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DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection论文详解
论文题目：DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069 论文代码：mirrors / facebookresearch / ConvNeXt · GitCode 等我毕业再打败吧，别打败YOLO，广大研究生们不同意 1. 摘要 最近，基于端到端Tr
Co-DETR:DETRs与协同混合分配训练论文学习笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.12860.pdf 代码地址： GitHub - Sense-X/Co-DETR: [ICCV 2023] DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training 摘要 作者提出了一种新的协同混合任务训练方案，即Co-DETR，以从多种标签分配方式中学习更高效的基于det
Co-DETR:DETRs与协同混分配训练论文学习笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2211.12860.pdf 代码地址： GitHub - Sense-X/Co-DETR: [ICCV 2023] DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training 摘要 作者提出了一种新的协同混合任务训练方案，即Co-DETR，以从多种标签分配方式中学习更高效的基于det
百度提出的RT-DETR：DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection目标检测论文翻译
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf 摘要： 最近，基于端到端Transformer的检测器（DETRs）已经取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，限制了它们的实际应用，并阻止它们充分利用无后处理的优点，例如非最大值抑制（NMS）。本文首先分析了现
RT-DERT：在实时目标检测上，DETRs打败了yolo
文章目录 摘要1、简介2. 相关研究2.1、实时目标检测器2.2、端到端目标检测器2.3、用于目标检测的多尺度特征 3、检测器的端到端速度3.1、 NMS分析3.2、端到端速度基准测试 4、实时DETR4.1、模型概述4.2、高效的混合编码器4.3、IoU-aware查询选择4.4、RT-DETR的缩放 5、实验5.1、设置5.2、与SOTA方法比较5.3、混合编码器的消融研究5.4、IoU