• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained) скачать в хорошем качестве

DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained) 5 лет назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained) в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained) или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained) в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)

Object detection in images is a notoriously hard task! Objects can be of a wide variety of classes, can be numerous or absent, they can occlude each other or be out of frame. All of this makes it even more surprising that the architecture in this paper is so simple. Thanks to a clever loss function, a single Transformer stacked on a CNN is enough to handle the entire task! OUTLINE: 0:00 - Intro & High-Level Overview 0:50 - Problem Formulation 2:30 - Architecture Overview 6:20 - Bipartite Match Loss Function 15:55 - Architecture in Detail 25:00 - Object Queries 31:00 - Transformer Properties 35:40 - Results ERRATA: When I introduce bounding boxes, I say they consist of x and y, but you also need the width and height. My Video on Transformers:    • Attention Is All You Need   Paper: https://arxiv.org/abs/2005.12872 Blog:   / end-to-end-object-detection-with-transformers   Code: https://github.com/facebookresearch/detr Abstract: We present a new method that views object detection as a direct set prediction problem. Our approach streamlines the detection pipeline, effectively removing the need for many hand-designed components like a non-maximum suppression procedure or anchor generation that explicitly encode our prior knowledge about the task. The main ingredients of the new framework, called DEtection TRansformer or DETR, are a set-based global loss that forces unique predictions via bipartite matching, and a transformer encoder-decoder architecture. Given a fixed small set of learned object queries, DETR reasons about the relations of the objects and the global image context to directly output the final set of predictions in parallel. The new model is conceptually simple and does not require a specialized library, unlike many other modern detectors. DETR demonstrates accuracy and run-time performance on par with the well-established and highly-optimized Faster RCNN baseline on the challenging COCO object detection dataset. Moreover, DETR can be easily generalized to produce panoptic segmentation in a unified manner. We show that it significantly outperforms competitive baselines. Training code and pretrained models are available at this https URL. Authors: Nicolas Carion, Francisco Massa, Gabriel Synnaeve, Nicolas Usunier, Alexander Kirillov, Sergey Zagoruyko Links: YouTube:    / yannickilcher   Twitter:   / ykilcher   BitChute: https://www.bitchute.com/channel/yann... Minds: https://www.minds.com/ykilcher

Comments
  • How I Read a Paper: Facebook's DETR (Video Tutorial) 5 лет назад
    How I Read a Paper: Facebook's DETR (Video Tutorial)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения... 5 лет назад
    Изображение стоит 16x16 слов: Трансформеры для масштабного распознавания изображений (с пояснения...
    Опубликовано: 5 лет назад
  • DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (Facebook AI Research Explained) 4 года назад
    DINO: Emerging Properties in Self-Supervised Vision Transformers (Facebook AI Research Explained)
    Опубликовано: 4 года назад
  • Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium] 2 месяца назад
    Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained) 5 лет назад
    [Classic] Deep Residual Learning for Image Recognition (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры 1 год назад
    LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры
    Опубликовано: 1 год назад
  • Titans: Learning to Memorize at Test Time (Paper Analysis) 6 часов назад
    Titans: Learning to Memorize at Test Time (Paper Analysis)
    Опубликовано: 6 часов назад
  • DETR Explained | End-to-End Object Detection with Transformers | DETR Tutorial Part 1 7 месяцев назад
    DETR Explained | End-to-End Object Detection with Transformers | DETR Tutorial Part 1
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • Как строили корабли для мирового господства 7 дней назад
    Как строили корабли для мирового господства
    Опубликовано: 7 дней назад
  • Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24 1 год назад
    Visualizing transformers and attention | Talk for TNG Big Tech Day '24
    Опубликовано: 1 год назад
  • Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение 8 лет назад
    Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение
    Опубликовано: 8 лет назад
  • DETR: End-to-End Object Detection with Transformers | Paper Explained 4 года назад
    DETR: End-to-End Object Detection with Transformers | Paper Explained
    Опубликовано: 4 года назад
  • Object Detection with Transformers (DETR) 1 год назад
    Object Detection with Transformers (DETR)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Могут ли ВСЕ говорить НА ОДНОМ ЯЗЫКЕ? — ТОПЛЕС 2 дня назад
    Могут ли ВСЕ говорить НА ОДНОМ ЯЗЫКЕ? — ТОПЛЕС
    Опубликовано: 2 дня назад
  • Самый важный алгоритм в истории [Veritasium] 3 года назад
    Самый важный алгоритм в истории [Veritasium]
    Опубликовано: 3 года назад
  • Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5 4 года назад
    Объяснение Transformers: понимание модели, лежащей в основе GPT, BERT и T5
    Опубликовано: 4 года назад
  • LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention (Paper Explained) 5 лет назад
    LambdaNetworks: Modeling long-range Interactions without Attention (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Image GPT: Generative Pretraining from Pixels (Paper Explained) 5 лет назад
    Image GPT: Generative Pretraining from Pixels (Paper Explained)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • DETR - End to end object detection with transformers (ECCV2020) 5 лет назад
    DETR - End to end object detection with transformers (ECCV2020)
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Decoder-Only Transformers, ChatGPTs specific Transformer, Clearly Explained!!! 2 года назад
    Decoder-Only Transformers, ChatGPTs specific Transformer, Clearly Explained!!!
    Опубликовано: 2 года назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5