通过使用一个对比的方式为了去噪训练，一个混合的query选择方法为了anchor初始化，和一个向前看两次的方案为了box预测。 DINO在模型大小和数据大小上表现出良好的可扩展性，用SwinL backbone在Object365大数据集预训练，达到了COCO …

Hello~大家好久不见，一直没时间在这里翻译论文了，最近在学GroundingDINO，强迫症的菜鸡就想先翻译成中文然后再慢慢啃....废话不多说了，因为时间关系，只翻译了关键内容，其他内容有时间再补充啦。 论文&…

数据集 在工程主目录下创建一个coco文件夹，并修改main.py文件中的‘--coco_path’。 数据集目录： train2017用来训练，val2017用来验证。 test2017是为了训练得到模型之后，测试模型泛化性能的，有没有都可以。 annota…

​ 论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.14294 代码链接：github仓库 本文目录 一、官方Readme预训练模型PyTorch Hub 上的预训练模型 训练文档DINO训练：多节点训练提升 DINO 性能：t-rex：ResNet-50 和其他卷积神经网络…

点击下载 代码下载 摘要 我们提出了 DINO(是DETR with Improved deNoising anchOr boxes中的大写字母的缩写)，一个目前最好的端到端的目标检测模型。 DINO通过在降噪训练上使用对比方法、锚框初始化的混合查询选择方法、盒子预测的前看两次方法，提高了…

目 录 1. 版本履历... 4 2. 文档使用范围... 4 3. 术语缩写... 4 4. 系统概述... 5 4.1 系统功能说明... 5 4.2 泊车状态说明... 6 5. 产品基本参数... 6 5.1控制器基本参数... 6 5.2全景摄像头基本参数... 7 5.3 超声波传感器基本参数... 7 …

自监督学习经典之作: DINO(self-distillation with no labels) Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers 1、引言 一般来说ViT 并不像某些人预期的那样有吸引力：因为它们需要很多的计算资源，并且需要更多的训练数据，最…

简介 论文： https://link.zhihu.com/?targethttps%3A//arxiv.org/abs/2203.03605 代码： https://link.zhihu.com/?targethttps%3A//github.com/IDEACVR/DINO DINO: 让目标检测拥抱Transformer 主要特性： SOTA性能：在大模型上…