ECCV 2024 | 上科大提出Plain-Det：多数据集目标检测器

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前言   论文提出了Plain-Det，提供了灵活性以适应新的数据集，具有跨多样数据集的稳健性能、训练效率和与各种检测架构的兼容性。结合Def-DETR和Plain-Det，在COCO上达到51.9的mAP，匹配当前最先进的检测器。在13个下游数据集上进行了广泛的实验，Plain-Det展现了强大的泛化能力。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来 源：晓飞的算法工程笔记 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文地址： https://arxiv.org/abs/2407.10083 论文代码： https://github.com/SooLab/Plain-Det Introduction 大规模数据集促进了计算机视觉的显著进步，从用于图像分类的 ImageNet 到最近的图像分割数据集 SA-1B 。目标检测作为计算机视觉中的基本任务之一，固有地需要大规模的带注释数据。然 ………………………………