目标检测有哪些最新模型

目标检测有很多最新的模型，以下是其中一些：

1. EfficientDet：这是一种高效的目标检测器，它使用了一种新的复合缩放方法和一种高效的网络架构，性能比以前的方法更好。

2. YOLOv4：这是一种快速而准确的目标检测器，使用了一些新的技术来提高性能，包括空洞卷积、SPP块和PANet特征金字塔。

3. CenterNet：这是一种新的目标检测框架，使用中心点来预测目标的位置和大小，而不是边界框。

4. Sparse R-CNN：这是一种新的目标检测器，使用了一个稀疏特征金字塔网络来提高性能。

5. Cascade R-CNN：这是一种级联式目标检测器，使用了多个级联式子网络来提高性能，比单一的R-CNN模型更加准确。

6. DETR：这是一种新的目标检测器，使用了注意力机制来实现端到端的目标检测，避免了传统方法中需要手动设计Anchor的问题。

相关问题

Transformer的目标检测模型有哪些

Transformer模型最初是用于自然语言处理任务的，如机器翻译和语言建模。但是，Transformer也被成功应用于计算机视觉任务中，包括目标检测。

在目标检测领域，一些基于Transformer的模型已经被提出和使用。以下是其中一些Transformer的目标检测模型：

1. DETR（DEtection TRansformer）：DETR是一种基于Transformer的端到端目标检测模型。它使用Transformer编码器来处理输入图像，并使用Transformer解码器进行目标检测和分割。DETR采用无锚框的方式进行目标检测，通过在Transformer解码器中引入位置嵌入向量来建立目标和位置之间的关联。

2. Visual Transformer（ViT）：Visual Transformer是一种将Transformer应用于图像分类任务的模型。虽然它最初是为图像分类设计的，但可以通过在ViT上添加额外的组件来进行目标检测。例如，可以使用预训练的ViT模型提取特征，并将其输入到目标检测网络中进行目标检测任务。

3. Swin Transformer：Swin Transformer是一种新型的Transformer架构，专门用于处理图像数据。它通过分割图像成不同大小的块，并使用局部和全局的Transformer层来处理这些块，以捕捉不同尺度的特征。Swin Transformer在目标检测任务中表现出色，并取得了较好的性能。

这些是目前一些基于Transformer的目标检测模型，未来随着研究的进展，可能还会有新的模型被提出和使用。

目标检测网络模型有哪些

目标检测网络模型有很多种，常见的有以下几种：

1. R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）系列：包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等，使用区域提取技术，先提取出候选区域，再对每个候选区域进行分类和位置回归。

2. YOLO（You Only Look Once）系列：包括 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3 等，是一种单阶段目标检测算法，将目标检测看作一个回归问题，直接预测目标的类别和位置。

3. SSD（Single Shot MultiBox Detector）系列：包括 SSD、SSD-MobileNet 等，同样是一种单阶段目标检测算法，通过在不同尺度的 feature map 上进行预测，可以检测出不同大小的目标。

4. Mask R-CNN：是在 Faster R-CNN 的基础上加入了实例分割的功能，可以同时检测目标的位置和轮廓。

5. RetinaNet：通过引入 Focal Loss 解决了类别不平衡问题，使得模型在处理大量背景样本时更加高效。

6. EfficientDet：是一种高效的目标检测模型，通过网络结构和特征金字塔的设计，实现了高精度和高效率的平衡。