基于DETR架构的交通场景目标检测模型，在facebook/detr-resnet-50基础上微调
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发布时间 : 12/8/2023
模型简介
该模型是基于DETR(Detection Transformer)架构的目标检测模型，专门针对道路交通场景进行了微调，能够检测交通场景中的各类目标物体。
模型特点
端到端目标检测
采用Transformer架构实现端到端的目标检测，无需复杂的后处理
交通场景优化
针对道路和交通场景进行了专门微调，适合车辆、行人等目标的检测
基于ResNet-50的特征提取
使用ResNet-50作为骨干网络，具有良好的特征提取能力
模型能力
图像中的目标检测
交通场景物体识别
多类别物体检测
使用案例
智能交通
交通监控
用于交通监控摄像头中的车辆和行人检测
自动驾驶感知
作为自动驾驶系统的感知模块，检测周围环境中的物体
城市管理
交通流量统计
统计道路上的车辆数量和类型
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Transformers
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L
scb10x
3,269
16
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Openrail
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对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
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问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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