【目标检测】《DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection》论文阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.03605v1.pdf

代码地址：https://github.com/IDEACVR/DINO

计划：这周阅读本论文。

1.摘要

DINO是DETR with Improved deNoising anchOr boxes这几个单词的缩写，意思是提高降噪锚框的DETR。DINO通过使用对比去噪训练方法、锚初始化的混合查询选择方法和盒预测的前向两次方案，在性能和效率上改进了以前的DETR-like模型。

以Objects365数据上预训练的SwinL backbone模型基础上训练，在COCO-testdev达到63.3AP的性能。（2022/3/13性能仍为现在的第一名）下面是paper with code下面的结果。