目标检测算法部署，量化效果差的原因？Cal-DETR带来的全面分析！（附论文及源码）

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以下 文 章来源于微信公众号：集智书童 作者：小书童 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/srNpkAvAu-GU57MPtNHmag 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 DETR(End-to-End Object Detection with Transformers)是一种基于Transformer架构的端到端目标检测方法。本文引入Cal-DETR解决了基于Transformer的目标检测器校准问题，希望对大家有帮助。 Cal-DETR是一种用于检测目标在图像中的位置和长宽比的Transformer模型。该模型采用了自注意力机制，能够对图像中的局部特征进行建模，并利用位置编码器来引入目标位置信息。此外，该模型还采用了可分离卷积层，以减少计算量和提高模型效率。实验结果表明，与传统的基于深度学习的方法相比，Cal-DETR在检测目标位置和长宽比方面具有更高的准确性和稳定性。 尽管深度神经网络（DNNs）在许多计算机视觉任务上表现出令 ………………………………