2020年之后的二阶段目标检测有什么先进的模型

2020年之后的二阶段目标检测模型中，有以下几种先进的模型：

1. Faster R-CNN: Faster R-CNN 是一种经典的二阶段目标检测模型，其通过引入 Region Proposal Network（RPN）来实现更快的检测速度和更高的准确率。它是一个端到端的模型，可以同时进行目标检测和目标分类。

2. Mask R-CNN: Mask R-CNN 是在 Faster R-CNN 的基础上发展而来的，它可以同时进行目标检测、目标分类和实例分割，即可以得到每个目标的准确边界框和像素级的分割结果。

3. Cascade R-CNN: Cascade R-CNN 也是在 Faster R-CNN 的基础上发展而来的，它通过级联多个检测模型来逐步提高检测精度，每个级联模型都会对前一个模型的误检部分进行进一步的筛选和修正。

4. Libra R-CNN: Libra R-CNN 是一种针对目标检测中类别不平衡问题的模型，它通过对正负样本进行动态加权，从而实现了更好的类别平衡和更高的检测精度。

5. PolarMask: PolarMask 是一种基于极坐标特征提取的目标检测模型，它可以有效地利用目标的形状信息，从而得到更精确的目标边界框和实例分割结果。

总之，2020年之后的二阶段目标检测模型在速度、精度、多任务等方面都有了很大的提升，同时也针对一些特殊问题提出了一些新的模型，以满足实际应用的需求。

相关问题

2020年后基于Transformer的提出的时序预测模型有哪些？按照提出时间排序

以下是2020年后基于Transformer的时序预测模型，按照提出时间排序：

1. Performer（2020年6月）：由Google Brain团队提出的一种新型Transformer模型，通过随机特征映射技术，大大降低了计算复杂度。Performer在语言建模、图像分类和时序预测等任务上均表现出色。

2. TimeSformer（2021年3月）：由Facebook AI Research提出的一种新型Transformer模型，专门用于视频时序预测任务。TimeSformer将视频帧序列视为一个时间序列，使用Transformer编码器来提取空间特征和时间特征，然后使用Transformer解码器进行时序预测。

3. ST-TNN（2021年5月）：由清华大学提出的一种新型Transformer模型，专门用于时间序列预测任务。ST-TNN使用空间Transformer和时间变换网络来提取空间和时间特征，然后使用Transformer解码器进行时序预测。

4. SETR（2021年6月）：由华为Noah's Ark实验室提出的一种新型Transformer模型，专门用于图像序列预测任务。SETR将图像序列看作一个时间序列，使用Transformer编码器提取空间特征和时间特征，然后使用Transformer解码器进行图像序列预测。

5. DALL-E 2（2021年7月）：由OpenAI提出的一种新型Transformer模型，可以生成多种类型的图像。DALL-E 2使用Transformer编码器来提取文本特征，然后使用Transformer解码器将文本特征转换为图像序列。

6. LSTM-Transformer（2021年8月）：由微软亚洲研究院提出的一种新型Transformer模型，专门用于时间序列预测任务。LSTM-Transformer将LSTM和Transformer结合起来，使用LSTM编码器提取时间特征，然后使用Transformer解码器进行时序预测。

2020年后提出的时间序列预测算法有哪些，具体说明

以下是一些2020年后提出的时间序列预测算法：

1. 2020年，Liu等人提出了Long-Short Dual-Attention Networks (LSDAN)模型，该模型使用双重自注意力机制来捕捉序列中的长期和短期依赖关系。

2. 2020年，Liu等人提出了Multi-Attentional Recurrent Neural Networks for Time Series (MARN)模型，该模型使用多个注意力机制来处理多元时间序列数据。

3. 2020年，Wang等人提出了Adaptive Attentional Residual Network (AARN)模型，该模型结合了残差网络和自适应注意力机制，可以自动选择重要的特征进行预测。

4. 2021年，Wang等人提出了Recurrent Longitudinal Network (RLN)模型，该模型使用递归神经网络来捕捉序列中的动态特征，并使用卷积神经网络来提取空间特征。

5. 2021年，Wang等人提出了Attentional Graph Convolutional Networks for Time Series Forecasting (AGCN)模型，该模型使用图卷积神经网络来建模序列之间的依赖关系，同时使用注意力机制来捕捉序列中的重要特征。

这些新算法在时间序列预测领域中有着广泛的应用和良好的表现，它们结合了深度学习技术和传统的时间序列预测方法，能够更好地处理长期依赖关系和多元时间序列数据。同时，这些算法也有着不同的特点和应用场景，需要根据实际情况选择合适的算法。