超越Y(jié)OLOv10/11、RT-DETRv2/3！中科大D-FINE重新定義邊界框回歸任務(wù)

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原標(biāo)題：超越Y(jié)OLOv10/11、RT-DETRv2/3！中科大D-FINE重新定義邊界框回歸任務(wù)
關(guān)鍵字：目標(biāo),邊界,模型,概率,任務(wù)
文章來(lái)源：機(jī)器之心
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內(nèi)容摘要：

AIxiv專(zhuān)欄是機(jī)器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過(guò)去數(shù)年，機(jī)器之心AIxiv專(zhuān)欄接收?qǐng)?bào)道了2000多篇內(nèi)容，覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級(jí)實(shí)驗(yàn)室，有效促進(jìn)了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享，歡迎投稿或者聯(lián)系報(bào)道。投稿郵?箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.comD-FINE 的作者均來(lái)自中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)。第一作者為中科大在讀博士生彭巖松 (https://scholar.google.com/citations?user=CTidez8AAAAJ&hl=zh-CN)，其研究方向?yàn)閷?shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)以及神經(jīng)形態(tài)視覺(jué)，已在 AAAI、ICCV、CVPR 等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上以第一作者身份發(fā)表多篇論文。本文由吳楓教授、孫曉艷教授和張?jiān)揭桓毖芯繂T共同指導(dǎo)，其他作者包括中科大博士生李和倍及碩士生吳沛熹。引言
在當(dāng)前內(nèi)卷嚴(yán)重的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè) (Real-time Object Detection) 領(lǐng)域，性能與效率始終是難以平衡的核心問(wèn)題。絕大多數(shù)現(xiàn)有的 SOTA 方法僅依賴(lài)于更先進(jìn)的模塊替換或訓(xùn)練策略，導(dǎo)致性能逐漸趨于飽和。
為了打破這

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