东城山
【论文#目标检测】End-to-End Object Detection with Transformers
DETR（DEtection TRansformer）是一种新颖的目标检测方法，将检测任务视为直接的集合预测问题，简化了传统检测流程。该方法消除了非极大值抑制（NMS）和锚点生成等手工设计组件，采用了Transformer编码器-解码器架构和基于二分图匹配的全局损失函数。DETR通过一组固定的目标查询，推理目标间关系及全局图像上下文，并行输出最终预测集合。在COCO数据集上，DETR与Faster R-CNN基线性能相当，尤其在大目标检测上表现更优，但在小目标检测上稍显不足。此外，DETR可轻松扩展至全景分
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- 段智华
- 智华专注于GenAI/LLM大模型技术的研究，参与了7本书籍的写作，拥有5项申请发明专利，10多项软著，以及4篇IEEE国际会议论文。参与Gavin大咖主编，北京航空航天大学出版社2024年5月最新出版的2本图书著作：《Transformer&ChatGpt解密：原理、源码及案例》、《Transformer& Rasa 解密 原理、 源码及案例》，共撰写1996篇原创博客文章，涵盖Transformer、GPT-4、ChatGPT、Llama2/3、Langchain、Mistral、Mixtral、Rasa、AI机器学习、Spark大数据等主题。博客文章的总阅读量为323万次。
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