JavaShuo
栏目
标签
End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记
时间 2020-12-30
标签
论文
深度学习
机器学习
人工智能
python
算法
栏目
Python
繁體版
原文
原文链接
论文下载地址: https://arxiv.org/abs/2005.12872 代码下载地址: https://github.com/facebookresearch/detr 摘要:该算法简化了目标检测算法的流程,同时将那些需要手动设计的技巧nms(极大值抑制)和anchor成功的删除掉,实现端到端自动训练和学习。DETR算法使基于集合的全局损失函数,通过二部图匹配和编码解码网络结构来强制进
>>阅读原文<<
相关文章
1.
论文笔记+源码 DETR:End-to-End Object Detection with Transformers
2.
ECCV 2020 DETR:《End-to-End Object Detection with Transformers》论文笔记
3.
论文阅读笔记《Few-Example Object Detection with Model Communication》
4.
论文阅读笔记:Scheduled Sampling for Transformers
5.
End-to-End Object Detection with Transformers
6.
M4C:Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA ---论文阅读笔记
7.
MyDLNote-Detection: DETR : End-to-End Object Detection with Transformers
8.
论文阅读:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
9.
论文阅读笔记(二十七):Focal Loss for Dense Object Detection
10.
论文阅读:FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection
更多相关文章...
•
RSS 阅读器
-
RSS 教程
•
C# 文本文件的读写
-
C#教程
•
Tomcat学习笔记(史上最全tomcat学习笔记)
•
JDK13 GA发布:5大特性解读
相关标签/搜索
论文阅读
论文阅读笔记
阅读笔记
论文笔记
CV论文阅读
Apple文档阅读笔记
transformers
外文阅读
detection
论文解读
Python
MyBatis教程
Thymeleaf 教程
Redis教程
文件系统
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
[最佳实践]了解 Eolinker 如何助力远程办公
2.
katalon studio 安装教程
3.
精通hibernate(harness hibernate oreilly)中的一个”错误“
4.
ECharts立体圆柱型
5.
零拷贝总结
6.
6 传输层
7.
Github协作图想
8.
Cannot load 32-bit SWT libraries on 64-bit JVM
9.
IntelliJ IDEA 找其历史版本
10.
Unity3D(二)游戏对象及组件
本站公众号
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
1.
论文笔记+源码 DETR:End-to-End Object Detection with Transformers
2.
ECCV 2020 DETR:《End-to-End Object Detection with Transformers》论文笔记
3.
论文阅读笔记《Few-Example Object Detection with Model Communication》
4.
论文阅读笔记:Scheduled Sampling for Transformers
5.
End-to-End Object Detection with Transformers
6.
M4C:Iterative Answer Prediction with Pointer-Augmented Multimodal Transformers for TextVQA ---论文阅读笔记
7.
MyDLNote-Detection: DETR : End-to-End Object Detection with Transformers
8.
论文阅读:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
9.
论文阅读笔记(二十七):Focal Loss for Dense Object Detection
10.
论文阅读:FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection
>>更多相关文章<<