主要观点总结
本文介绍了百度推出的全新实时端到端目标检测算法RT-DETRv3，其基于Transformer设计，具有强大的扩展性与通用性。文章还提到了Transformer在目标检测中的优势，并提供了多篇相关论文供读者参考。RT-DETRv3通过引入多重辅助密集监督模块和自注意力扰动模块等技术，提高了目标检测的性能。此外，文章还介绍了其他几篇关于目标检测的论文，包括基于轻量级视觉Transformer的SAR图像分类方法等。
关键观点总结
关键观点1: RT-DETRv3实时端到端目标检测算法推出
RT-DETRv3是基于Transformer设计的实时端到端目标检测算法，具有强大的扩展性与通用性。通过引入多重辅助密集监督模块和自注意力扰动模块等技术，提高了目标检测的性能，超越了现有的实时检测器。
关键观点2: Transformer在目标检测中的优势
Transformer拥有强大的全局上下文建模能力和并行计算能力，能精准捕捉图像中的信息，显著提高目标检测的效率。其在CV领域作为重要的研究热点，为目标检测技术的不断发展提供了更多的创新思路。
关键观点3: 多篇相关论文供读者参考
为了帮助论文研究者，文章提供了多篇关于Transformer+目标检测的论文，包括RT-DETRv3的相关论文以及其他关于SAR图像分类、高光谱目标检测、3D目标检测等方面的论文。这些论文都是最新的，且有代码可供参考。
文章预览
百度最近又搞了波大的，推出了一种全新的实时端到端目标检测算法RT-DETRv3，性能 & 耗时完爆YOLOv10。 RT-DETRv3基于Transformer设计，属于代表模型DETR的魔改进化版。这类目标检测模型都有着强大的扩展性与通用性，因为Transformer模型的结构可以根据具体任务进行调整和优化，非常适合应对不同的检测需求和场景。 更绝的是，Transformer拥有强大的全局上下文建模能力和并行计算能力，能精准捕捉图像中的信息，显著提高目标检测的效率。因此 用Transformer做目标检测也是CV领域重要的研究热点，而且这方法也为目标检测技术的不断发展提供了更多的创新思路。 为了帮助论文er们快速找到idea，我这边整理好了 11篇 Transformer+目标检测论文 供大家参考，基本都是最新且有代码，有需要的同学可无偿获取~ 扫码添加小享， 回复“ 目标T ” 免费获取 全部论文+开源
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