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- 如何评价目标检测模型 RT-DETR - 知乎
最终 RTDETR-L 在COCO val2017上达到了53 0%的AP和114 FPS的速度，而RT-DETR-X达到了54 8%的AP和74 FPS，速度和准确性均优于相同规模的所有YOLO检测器。
- 如何评价目标检测模型 RT-DETR - 知乎
最终 RTDETR-L 在COCO val2017上达到了53 0%的AP和114 FPS的速度，而RT-DETR-X达到了54 8%的AP和74 FPS，速度和准确性均优于相同规模的所有YOLO检测器。
- RT-DETR改进策略 - 知乎
必读内容 1️⃣ 什么！不知道如何改进模型⁉️ 本专栏已更新150多种不同的改进方法，所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。 2️⃣ 找不到合适的模块⁉️ 所有改进点均为近三年顶会，顶
- 本科生想用yolov8魔改（注意力机制）发论文可以吗？ - 知乎
本科生可以通过yolov8魔改发表论文，但需要注意细节和创新点。
- 想要用detr做红外（灰度图）小目标检测，有推荐的变体模型吗？ - 知乎
Yolo小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点 重点： 通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现小目标涨点和创新
- 为什么DETR不需要NMS？ - 知乎
阅读了论文之后对DETR不需要NMS这个特点比较懵懂，有没有大佬可以解释一下为什么DETR不需要NMS也能学习到…
- 如何评价目标检测模型 RT-DETR - 知乎
DETR（DEtection TRansformer）End-to-End Object Detection with Transformer，是一种创新的目标检测方法，它将目标检测视为直接的集合预测问题，利用Transformer编码器-解码器架构和基于集合的全局损失函数（通过二分匹配实现唯一预测），从而简化了检测流程并去除了传统组件如非极大值抑制和锚框生成。DETR使用
- 目标检测还能与哪些方面结合好发论文？？？ - 知乎
最近在准备年终述职，正好整理整理2023年做的事情，恍惚间发现自己已经两年多没碰过2D检测了~想想最开始沉迷于YOLO的优雅与高效，后面一大批二阶段和Transformer相关算法，尤其以DETR为代表。最开始就是惊艳，原来还能这么做！再到后来BEV横空出世，Transformer也开始卷进3D目标检测中，一系列像BEVDet
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