DEIM: DETR의 빠른 수렴을 위한 개선된 매칭 기법
DEIM은 Transformer 기반 객체 탐지 모델(DETR)의 느린 수렴 문제를 해결하기 위한 효율적인 훈련 프레임워크입니다. 이 방법은 Dense O2O 매칭 전략을 사용하여 훈련 중 양성 샘플 수를 늘리고, Matchability-Aware Loss(MAL)라는 새로운 손실 함수를 도입하여 다양한 품질의 매칭을 최적화합니다. 이를 통해 RT-DETR과 같은 기존 모델의 훈련 시간을 절반으로 줄이면서도 성능을 향상시킵니다. 논문 제목: DEIM: DETR with Improved Matching for Fast Convergence
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