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End-to-End Object Detection with Transformers (DETR) の解説 - Qiita
最近、Arxiv Sanity Preserverで上位にランクインしていた、Facebookから20/5/27に公開のObject Detecti... 最近、Arxiv Sanity Preserverで上位にランクインしていた、Facebookから20/5/27に公開のObject Detection論文 DETRについて解説する。 概要 NMSやRPN等のごちゃごちゃした仕組み無しで、CNN+Transformerの極めてシンプルな構成で真にEnd to Endな物体検出を実現する。 その上で、最近の最前線クラスの物体検出器に匹敵する性能を達成している。 (テクニカルに色々してるが、新規性は従来のRNNをTransformerに置き換えている所) このシンプルな構成のおかげで拡張が容易で、この論文ではDETR物体検出器をSegmentationタスクにも拡張し、SOTA級のアーキテクチャを上回る性能を叩き出している。 NMSをなくして、Transformer化に至るまでの背景 現在よく使われてる物体検出器では、処理の途中過程にあるNM
2024/06/12 リンク