DETA是一种基于变换器的目标检测模型，通过重新引入交并比分配和非极大值抑制技术，显著提升了训练效率和检测性能。
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发布时间 : 1/30/2023
模型简介
DETA是一种创新的目标检测模型，结合了变换器架构与传统的交并比分配和非极大值抑制技术，实现了快速收敛和高精度检测。
模型特点
快速收敛
在COCO数据集上仅需12个训练周期即可达到50.2 mAP
高效训练
训练与测试速度与可变形DETR相当
创新分配机制
重新引入交并比分配和非极大值抑制技术
模型能力
目标检测
图像分析
物体识别
使用案例
计算机视觉
智能监控
用于实时监控视频中的多目标检测
高效准确地识别和跟踪多个目标
自动驾驶
用于道路场景中的物体检测
快速准确地识别车辆、行人和交通标志
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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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
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
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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