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【Transformer+目标检测】 是计算机视觉领域的一种前沿研究方向，它结合了深度学习中的 Transformer模型和目标检测 技术。该方向旨在通过Transformer的自注意力机制提高目标检测的准确性和鲁棒性，尤其是在处理多模态数据和复杂场景时。相关研究工作通过创新的网络结构和学习策略，不断推动目标检测性能的边界，对自动驾驶、视频监控等应用领域具有重要意义。这些进展不仅加速了人工智能在视觉识别任务中的应用，也为解决目标检测中的挑战性问题提供了新的视角和工具。 为了帮助大家全面掌握 【Transformer+目标检测】 的方法并寻找创新点，本文总结了 最近两年 【Transformer+目标检测】 相关的 15篇顶会顶刊 研究成果，这些论文、来源、论文的代码都整理好了，希望能给各位的学术研究提供新的思路。 需要的同学 扫码添加我 回复“ 目标检测15
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