Обзор архитектуры Detection Transformer (DETR)
Автор: DeepSchool
Загружено: 2023-07-21
Просмотров: 2382
DETR — одна из самых популярных архитектур для детекции на основе трансформера. DETR позволяет избавиться от сложного постпроцессинга, довольно прост в использовании и отлично показывает себя на датасете COCO, занимая 4 место в лидерборде. В этом видео мы расскажем вам, как устроена данная архитектура.
Спикер: Михаил Лиз — CV-инженер в компании 2gis, куратор курса по повышению квалификации в Computer Vision deepschool.ru
Наш телеграм: https://t.me/+2iFq-56o0RlhNjAy — в нем мы напоминаем теорию, разбираем статьи и делимся советами по обучению нейросетей
Полезные ссылки:
Оригинальная статья DETR: https://arxiv.org/abs/2005.12872
Официальный репозиторий с кодом: https://github.com/facebookresearch/detr
Оригинальная статья про трансформер: https://arxiv.org/abs/1706.03762
Разбор с картинками метрики Generalized Intersection over Union (GIoU): https://giou.stanford.edu/
Разбор Венгерского алгоритма на Хабре: https://habr.com/ru/articles/422009/
Разбор позиционного кодирования в трансформерах: https://machinelearningmastery.com/a-...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
![Катастрофа, которая нас (возможно) ждёт [Veritasium]](https://ricktube.ru/thumbnail/NKeIqEou5k8/mqdefault.jpg)