简介:

D-FINE重新定义DETRs中的回归任务为细粒度分布细化。

功能:

• 细粒度分布细化(FDR):通过迭代细化概率分布,实现更精确的目标定位。

• 全局最优定位自蒸馏(GO-LSD):从最后一层的细化分布中提取定位知识,并通过DDF损失和解耦权重策略将其蒸馏到更早的层。

• 实时目标检测:D-FINE能够在保持高精度的同时实现实时目标检测。

• 模型系列:提供不同大小的模型以适应不同的计算资源和延迟要求。

• 预训练模型:提供在COCO和Objects365数据集上预训练的模型,便于迁移学习。

• 代码和预训练权重开源:允许研究人员和开发者自由使用和修改。

• 支持自定义数据集训练:用户可以根据自己的需求,使用自定义数据集进行模型训练。

需求人群:

"D-FINE的目标受众是计算机视觉领域的研究人员和开发者,特别是那些专注于目标检测任务的专业人士。由于D-FINE在保持高精度的同时能够实现实时检测,因此它非常适合需要快速且准确目标定位的应用场景,如视频监控、自动驾驶和机器人视觉等。"

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