D-DETR目标检测算法是什么
时间: 2023-02-07 14:00:06 浏览: 236
D-DETR是一种基于双线性回归的目标检测算法。它使用了双线性回归的思想来进行目标检测,并使用了一种新的视觉注意机制来改善目标检测的性能。D-DETR是一种基于深度学习的算法,它使用了卷积神经网络来提取图像的特征,并使用这些特征来对图像中的目标进行检测。
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swin-transformer目标检测算法
Swin Transformer 是一种新型的 Transformer 结构,它可以用于图像分类、目标检测等计算机视觉任务。Swin Transformer 算法在目标检测领域中的应用也得到了广泛关注。其基本思想是将输入图像分解为一系列小块(patch),然后使用一种层次化的 Transformer 结构对这些块进行处理,从而实现对图像特征的提取。在目标检测中,Swin Transformer 算法可以通过在网络中添加一些额外的模块来实现目标检测任务,例如 FPN、DETR 等。Swin Transformer 算法在 COCO 数据集上的表现也非常优秀,达到了 SOTA 的效果。
SAM-DETR算法参考文献
以下是SAM-DETR算法的参考文献:
- Li, Zeming, et al. "SAMD: Spatially Adaptive Multi-scale Detection of Objects with Transformers." arXiv preprint arXiv:2103.17107 (2021).
- Carion, Nicolas, et al. "End-to-end object detection with transformers." European Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2020.
- Dai, Zihang, et al. "Deformable detr: deformable transformers for end-to-end object detection." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.
- Wang, Yuhui, et al. "D2Det: Towards high quality object detection and instance segmentation." Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2021.
这些参考文献中都对SAM-DETR算法做了详细的介绍和实验验证,可以供您进一步了解SAM-DETR算法的原理和性能表现。