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【CVPR 2022】目标检测SOTA：DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

  • 摘要：
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  • 具体实现：
    • 总体框架：
    • 对比去噪训练：
    • 混合查询选择：
    • Look Forward Twice：
  • 实验结果：
    • 超参数：
    • 实验结果：
    • 消融实验：
    • 训练效率：

这篇文章是该团队的第三篇（前两篇分别是 DAB-DETR [ICLR 2022] 和 DN-DETR [CVPR 2022]，实现了 DETR 模型在 COCO 上首次达到 SOTA

摘要：

本文提出了DINO（DETR with Improved deNoising anchOr boxes）使用 ResNet50 作为主干网络能够在 COCO 训练 12 轮能达到 48.3 mAP，36 轮能达到 51.0 mAP。与排行榜上的其他

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