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带变形器的端到端对象检测( End-to-End Object Detection with Transformers )
N Carion F Massa G Synnaeve N Usunier A Kirillov S Zagoruyko
提出了一种将目标检测看作直接集预测问题的新方法。我们的方法简化了检测流水线，有效地消除了许多手工设计的组件的需要，如非最大抑制过程或锚点生成，这些组件显式地编码我们关于任务的先验知识。新框架称为DEtection TRansformer或DETR，其主要成分是一个基于集合的全局损耗，它通过两部分匹配强制进行唯一的预测，以及一个TRansformer编码器-解码器架构。给定一个固定的小的学习对象查询集，找出对象与全局图像上下文之间的关系，直接并行输出最终的预测集。与许多其他现代探测器不同，新模型在概念上很简单，并且不需要专门的库。在具有挑战性的COCO对象检测数据集上，DETR展示了与完善的、高度优化的Faster RCNN基线相当的准确性和运行时性能。此外，DETR可以很容易地推广，以统一的方式产生全景图分割。我们表明，它的表现明显优于竞争基线。在此https URL上可以获得训练代码和预训练模型。
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