原文链接:https://arxiv.org/abs/2410.13842 代码链接:https://github.com/Peterande/D-FINE 1. 导读 我们介绍了D-FINE,一个强大的实时对象检测器,它通过重新定义DETR模型中的包围盒回归任务来实现出色的定位精度。D-FINE包括两个关键部分:细粒度分布优化(FDR)和全局最优局部自蒸馏(GO-LSD)。FDR将回归过程从...
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源码:https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv3_pytorch 三、实现代码及RT-DETR修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/145279357...
源码链接:https://github.com/Instinct323/wiou 三、实现代码及RT-DETR修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/144400142文章标签: 机器学习/深度学习 计算机视觉 ...
代码链接:github.com/Peterande/D- 1. 导读 我们介绍了D-FINE,一个强大的实时对象检测器,它通过重新定义DETR模型中的包围盒回归任务来实现出色的定位精度。D-FINE包括两个关键部分:细粒度分布优化(FDR)和全局最优局部自蒸馏(GO-LSD)。FDR将回归过程从预测固定坐标转换为迭代优化概率分布,提供了一种细粒度的中间...
代码链接:https://github.com/Peterande/D-FINE 1. 导读 我们介绍了D-FINE,一个强大的实时对象检测器,它通过重新定义DETR模型中的包围盒回归任务来实现出色的定位精度。D-FINE包括两个关键部分:细粒度分布优化(FDR)和全局最优局部自蒸馏(GO-LSD)。FDR将回归过程从预测固定坐标转换为迭代优化概率分布,提供了一种...
源码:https://github.com/huawei-noah/Efficient-AI-Backbones/tree/master/ghostnetv3_pytorch 三、实现代码及RT-DETR修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/145279357...