论文阅读——Mask DINO(cvpr2023)

DINO是检测,Mask DINO是检测+分割。

几个模型对比:

传统的检测+分割中,检测头和分割头是平行的,Mask DINO使用二分图匹配bipartite matching提高匹配结果的准确性。

box对大的类别不计算损失,因为太大了,会带坏模型。模型一样预测,但是损失取其他类别的平均数。

Backbone:ResNet-50 and SwinL,SwinL SOTA

We use the same multi-scale setting as in DINO 37 to use 4 scales in ResNet-50-based models and 5 scales in SwinL-based models.

相关推荐
科里 Coralyx1 分钟前
评测凭什么成为模型护城河:Agent评测的跨厂机制分析
大数据·人工智能·ai
武子康10 分钟前
VLA 落地先签动作合同:从视觉语言输入到可执行控制指令
人工智能·llm·agent
知识燃料37 分钟前
企业级生成式 AI 云平台推荐,哪些平台更适合从 Agent 原型走向生产?
大数据·人工智能
oioihoii39 分钟前
我用 Seed Evolving 做了个 AI 小说写作工具
人工智能
龙虾PRO43 分钟前
破解变异 OLLVM 混淆新思路:基于 Angr 动态执行自动化还原控制流完整实操方案
人工智能
@Mr_LiuYang43 分钟前
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践 》实验1-1上下文的关键作用
人工智能
大模型丫丫1 小时前
MCP协议开发实战:从零搭建AI Agent工具链
人工智能
wangxin2081 小时前
大模型稀疏注意力和MoE的宽度丢失与多智能体的维度补充
人工智能·ai·多智能体·管理学·组织管理·coordclaw·稀释注意力
ZEB11061 小时前
深耕矿山智能赛道 长沙迪迈科技以持续技术创新赋能矿业高质量转型
人工智能·科技·制造
一碗白开水一1 小时前
入门实践工程四:基于 PyTorch 的手写数字识别(MNIST 图像分类)|附:环境依赖环境及工程源码
人工智能·pytorch·分类