![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5232d03455fbf4dcc8424c9f1ceda7b16d94bad3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUUzJTgwJTkwJUU4JUE2JTgxJUU3JUI0JTg0JUUzJTgwJTkxVHJhbnNmb3JtZXIlRTMlODIlOTIlRTclOTQlQTglRTMlODElODQlRTMlODElOUYlRTclODklQTklRTQlQkQlOTMlRTYlQTQlOUMlRTUlODclQkElRTMlODMlQTIlRTMlODMlODclRTMlODMlQUIlRTMlODAlOENFbmQtdG8tRW5kJTIwT2JqZWN0JTIwRGV0ZWN0aW9uJTIwd2l0aCUyMFRyYW5zZm9ybWVycyVFMyU4MCU4RCZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9ZTY0OGRmOGNkZTFjMzk2MmFkODAyOWNjMWE1YWFkN2Q%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDByYW11XzIwNjAyMCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9YmI4OGVkODdkMTQ4ODgwOGNjMGVjZWY3NDAzNTIzNDM%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D382bee5d52ea56a9e628cbae68eff0f5)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
【要約】Transformerを用いた物体検出モデル「End-to-End Object Detection with Transformers」 - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
【要約】Transformerを用いた物体検出モデル「End-to-End Object Detection with Transformers」 - Qiita
【要約】Transformerを用いた物体検出モデル「End-to-End Object Detection with Transformers」PythonD... 【要約】Transformerを用いた物体検出モデル「End-to-End Object Detection with Transformers」PythonDeepLearningAIPyTorchObjectDetection はじめに 「End-to-End Object Detection with Transformers」(DETR) が気になったので、論文を読んで少し動作確認もしてみました。簡潔に記録として残しておきます。 [論文, Github] DETRとは(要約) ・Facebook AI Researchが今年5月に公開したモデル ・自然言語処理分野で有名なTransformerを初めて物体検出に活用 ・下図のように、CNN + Transformerのシンプルなネットワーク構成 ・NMSやAnchorBoxのデフォルト値等、人手による調整が必要な部分を排除し「End