D

Detr Resnet 50

由 Xenova 开发
基于Transformer架构的端到端目标检测模型,无需传统目标检测中的锚框设计
下载量 5,261
发布时间 : 5/2/2023

模型简介

DETR(Detection Transformer)是一种基于Transformer架构的目标检测模型,采用ResNet-50作为骨干网络。它通过将目标检测视为集合预测问题,实现了端到端的检测流程,无需传统方法中的锚框设计。

模型特点

端到端检测
无需传统目标检测中的锚框设计,直接输出检测结果
基于Transformer
利用Transformer架构处理视觉任务,实现全局上下文理解
高效推理
通过ONNX格式优化,适合在Web环境中部署运行

模型能力

目标检测
物体定位
多类别识别

使用案例

智能监控
安全监控
检测监控画面中的人员、车辆等目标
可准确标记画面中的各类物体
零售分析
货架分析
检测零售货架上的商品摆放情况
可识别商品种类和位置
AIbase
智启未来,您的人工智能解决方案智库
简体中文