Date: 2021/02/02 Coder: CW Foreword: DETR提出后，Transformer就被带到目标检测这边玩起来了，而且还玩出各种花样，你看，这不就...
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Deformable DETR: 基于稀疏空间采样的注意力机制，让DCN与Transformer一起玩！ -
Deformable Conv：可变形卷积，更灵活且有个性。Date: 2020/07/12 Coder: CW Foreword: 相信大家在看paper的时候或多或少都能见到Deformable操作的身影，这种可变形操作是即插即用...
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Sparse R-CNN: 青出于蓝的R-CNN家族新晋小生，稀疏交互机制 & No RPN & No NMS = E2EDate: 2020/01/11 Coder: CW Foreword: 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer，什么都拿Trans...
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谢谢，介绍的很详细！
源码解析目标检测的跨界之星DETR（六）、模型输出与预测生成
Date: 2020/07/19 Coder: CW Foreword: 本文是该系列的最后一篇，解析的源码内容包括如何将模型输出转化为预测结果以及评估验证过程，在该系列前面...
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源码解析目标检测的跨界之星DETR（六）、模型输出与预测生成Date: 2020/07/19 Coder: CW Foreword: 本文是该系列的最后一篇，解析的源码内容包括如何将模型输出转化为预测结果以及评估验证过程，在该系列前面...
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源码解析目标检测的跨界之星DETR（一）、概述与模型推断Date: 2020/06/27 Author: CW 前言： 阅读了 DETR 的论文后，近期梳理了相关代码，本系列会结合源码对 DETR 进行解析，包含模型效果的简单演示...
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