Code: github.com/facebookrese arXiv: arxiv.org/abs/2005.1287 公众号链接:[经典论文] Meta的DETR (ECCV 2020) 以及 隐藏在代码的细节 1. Highlight 使用Transformer实现端到端目标检测 DETR引入了基于Transformer的架构用于目标检测,取代了传统检测模型中的许多手工设计(如anchor和nms等),实现了一个更简单、可...
文章链接:Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Object Detection with Inter-Class Correlation Exploitation 代码链接:github.com/ZhangGongjie 出发点 以往的方法在小样本目标检测上还有很大的局限性,表现在: 首先,基于候选框检测的框架很依赖候选框去生成最终的预测,针对新类的低质量候选区域会造成很大的影响。 其次,现...
It seems your gcc version is up-to-date. But I still recommend to use 7.5.0 to try again if you can. Besides, since the error is due to the compilation of deformable attention, you may wish to check the page below. Hope it could help. fundamentalvision/Deformable-DETR#10...
损失和训练：我们使用 DETR 中使用的焦点损失和骰子损失的线性组合来监督掩码预测。 我们使用混合的几何提...
代码地址:https://github.com/Luodian/RelateAnything 数据集地址:https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 效果演示 首先,让我们来看一看「Relate-Anything-Model(RAM)」的应用实例吧! 比如,下面这些关于踢足球、跳舞和交朋友的RAM模型实现的图像分析结果,就让人印象非常深刻,很好地展示了模型出色的性能和多样化应用...
代码地址:https://github.com/Luodian/RelateAnything 数据集地址:https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 效果演示 首先,让我们来看一看「Relate-Anything-Model(RAM)」的应用实例吧! 比如,下面这些关于踢足球、跳舞和交朋友的RAM模型实现的图像分析结果,就让人印象非常深刻,很好地展示了模型出色的性能和多样化应用...
代码地址:https://github.com/Luodian/RelateAnything 数据集地址:https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 效果演示 首先,让我们来看一看「Relate-Anything-Model(RAM)」的应用实例吧! 比如,下面这些关于踢足球、跳舞和交朋友的RAM模型实现的图像分析结果,就让人印象非常深刻,很好地展示了模型出色的性能和多样化应用...
数据集地址:https://github.com/Jingkang50/OpenPSG 效果演示 首先,让我们来看一看「Relate-Anything-Model(RAM)」的应用实例吧! 比如,下面这些关于踢足球、跳舞和交朋友的RAM模型实现的图像分析结果,就让人印象非常深刻,很好地展示了模型出色的性能和多样化应用的潜力。
1.1 复现SAM SAM是Semantic-SAM的子任务。我们开源了复现SAM效果的代码，这是开源社区第一份基于DETR结构的SAM复现代码。1.2 超越SAM 粒度丰富性: Semantic-SAM能够产生用户点击所需的所有可能分割粒度（1-6）的高质量实体分割，从而实现更加可控和用户友好的交互式分割。语义感知性。Semantic-SAM使用带有语义标记的...
Noticias de Meta en Genbeta Meta:Mark Zuckerberg se ha construido un castillo del siglo XXI. Los multimillonarios de esta era parecen de la era feudal.Para obtener un puesto en.. OTROS TEMAS: Paso a paso Actualidad Redes sociales Laboral timo ...