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超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定義邊界框回歸任務

AIGC動態(tài)11個月前發(fā)布 機器之心
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超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定義邊界框回歸任務

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原標題:超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定義邊界框回歸任務
關鍵字:目標,邊界,模型,概率,任務
文章來源:機器之心
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AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學術、技術內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵?箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.comD-FINE 的作者均來自中國科學技術大學。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),其研究方向為實時目標檢測以及神經(jīng)形態(tài)視覺,已在 AAAI、ICCV、CVPR 等國際頂級會議上以第一作者身份發(fā)表多篇論文。本文由吳楓教授、孫曉艷教授和張越一副研究員共同指導,其他作者包括中科大博士生李和倍及碩士生吳沛熹。引言
在當前內(nèi)卷嚴重的實時目標檢測 (Real-time Object Detection) 領域,性能與效率始終是難以平衡的核心問題。絕大多數(shù)現(xiàn)有的 SOTA 方法僅依賴于更先進的模塊替換或訓練策略,導致性能逐漸趨于飽和。
為了打破這


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