DETR是一种基于Transformer的目标检测模型，采用端到端的方式处理目标检测任务，无需复杂的后处理步骤。
Safetensors 下载量 57
发布时间 : 9/2/2024
模型简介
DETR是一种创新的目标检测架构，结合了CNN和Transformer的优势，能够直接预测一组固定数量的边界框和类别标签。
模型特点
端到端检测
无需复杂的后处理步骤（如NMS），直接输出检测结果
Transformer架构
利用Transformer的全局注意力机制处理视觉特征
简单高效
相比传统检测器，架构更简单，训练流程更统一
模型能力
目标检测
多类别识别
边界框预测
使用案例
时尚产业
时尚物品检测
检测和分类时尚图片中的各种物品和服饰
在Fashionpedia数据集上表现良好
零售
商品识别
自动识别零售场景中的商品
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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