UP DETR目标检测无监督预训练Transformer算法 上传者：divingdonkey 2023-03-12 16:55:13上传 ZIP文件 1.27MB 热度 13次 UP DETR是一种针对目标检测任务的Transformer模型，利用无监督预训练方式提高模型的泛化能力。它将目标检测问题转化为集合匹配问题，使用一种新颖的解码方式实现高效的目标检测。该算法的出现极大地提高了目标检测的效率和精度。 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 码姐姐匿名网友 2025-01-15 11:26:11 UP-DETR不仅在目标检测领域具有重要意义，而且还在无监督学习方面做出了突破，为深度学习模型的自主学习能力提供了新的思路和方法。 码姐姐匿名网友 2025-01-15 20:26:37 这篇论文介绍了一种基于Transformer的无监督预训练方法，它在目标检测任务上取得了令人满意的结果，为实现更准确的目标检测技术提供了新的思路。 码姐姐匿名网友 2025-01-15 15:56:57 这篇论文提出的UP-DETR模型利用了Transformer的强大表达能力，将其成功应用于目标检测任务中，通过自监督学习的方式实现了无监督预训练，充分利用了大规模未标注的数据。 发表评论 divingdonkey 资源：11 粉丝：0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台，下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容！联系邮箱：server@dude6.com
UP-DETR不仅在目标检测领域具有重要意义，而且还在无监督学习方面做出了突破，为深度学习模型的自主学习能力提供了新的思路和方法。
这篇论文介绍了一种基于Transformer的无监督预训练方法，它在目标检测任务上取得了令人满意的结果，为实现更准确的目标检测技术提供了新的思路。
这篇论文提出的UP-DETR模型利用了Transformer的强大表达能力，将其成功应用于目标检测任务中，通过自监督学习的方式实现了无监督预训练，充分利用了大规模未标注的数据。