Обзор архитектуры Detection Transformer (DETR)
DETR — одна из самых популярных архитектур для детекции на основе трансформера. DETR позволяет избавиться от сложного постпроцессинга, довольно прост в использовании и отлично показывает себя на датасете COCO, занимая 4 место в лидерборде. В этом видео мы расскажем вам, как устроена данная архитектура. Спикер: Михаил Лиз — CV-инженер в компании 2gis, куратор курса по повышению квалификации в Computer Vision deepschool.ru Наш телеграм: https://t.me/+2iFq-56o0RlhNjAy — в нем мы напоминаем теорию, разбираем статьи и делимся советами по обучению нейросетей Полезные ссылки: Оригинальная статья DETR: https://arxiv.org/abs/2005.12872 Официальный репозиторий с кодом: https://github.com/facebookresearch/detr Оригинальная статья про трансформер: https://arxiv.org/abs/1706.03762 Разбор с картинками метрики Generalized Intersection over Union (GIoU): https://giou.stanford.edu/ Разбор Венгерского алгоритма на Хабре: https://habr.com/ru/articles/422009/ Разбор позиционного кодирования в трансформерах: https://machinelearningmastery.com/a-...
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (Paper Explained)
Transformer, explained in detail | Igor Kotenkov | NLP Lecture (in Russian)
Как на самом деле выглядит работа в IT | Один день из жизни программиста
Lecture: Transformer Architecture: Introduction, Transformer Encoder
Прикладное машинное обучение 4. Self-Attention. Transformer overview
Промпт-инжиниринг — навык, который теперь нужен всем. Разбираемся, как использовать LLM на практике
Как обучить Object Detection Нейросеть на своем наборе данных. Гайд от начала и до конца.
Собеседование по Computer Vision | мок-интервью
СПбГУ -- 2022.11.30 -- Механизмы внимания и Transformer
How YOLO Object Detection Works
Владимир Харин. 1С и AI: от хайпа к практике. Создаем MCP-сервер для интеграции ваших баз с LLM
RT DETR - realtime object detection with transformers
Лекция. Трансформеры. Self-Attention
How to: Shrink a Docker Image
DETR: End-to-End Object Detection with Transformers | Paper Explained
СПбГУ -- 2023.10.21 -- Механизмы внимания, Transformer, BERT и GPT
What Turns an AI Agent into a Production System: Security, Resilience, and Observability
Attention in transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6
14. Глубокое обучение и вообще: трансформеры, BERT, GPT
