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D-FINE：将DETR中的回归任务重新定义为细粒度分布精炼
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了一种名为RefineBox的框架，通过在现有DETR模型上添加轻量级细化网络来改进定位问题，而无需重新设计和训练。该方法简单易行，适用于多种模型。实验表明，RefineBox有效解决了定位瓶颈。
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关键要点
- 提出了一种名为RefineBox的框架，用于处理DETR-like模型中的定位问题。
- RefineBox通过在现有模型上添加轻量级细化网络来改进输出，而无需重新设计和训练新模型。
- 该方法简单易行，适用于多种训练好的检测模型。
- 在训练过程中，冻结已训练的检测器，提高了效率。
- 实验证明RefineBox有效解决了DETR及其变种中的定位瓶颈。
- 希望引起检测社区对DETR-like模型定位问题的关注，并展示RefineBox的潜力。
- 代码和模型将在GitHub上公开提供。
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