- DETR은 트랜스포머를 오브젝트 디텍션에 최초로 적용한 모델입니다. 🎯
- 기존 CNN 기반 방식보다 단순하고 직관적인 구조를 가집니다. 💡
- CNN을 이용해 피처를 추출하고, 트랜스포머 인코더-디코더를 사용합니다. 🤖
- 헝가리안 매칭 알고리즘을 통해 그라운드 트루스와 예측 결과를 매칭합니다. 🤝
- 오브젝트 쿼리를 통해 객체를 검출하고 위치 및 클래스를 예측합니다. 🔎
- 후속 모델들이 더 발전되었으므로 실제 적용 시에는 개선된 모델 사용을 추천합니다. ⬆️
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