元学习的零射界物体检测神经网络：Meta-ZSDETR

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本文提出了一种结合 DETR 和元学习进行零样本目标检测的方法 Meta-ZSDETR，通过个体剧集为基础的元学习任务将模型训练形式化，直接使用类特定的查询进行类特定的边界框预测，并通过从分类头预测的准确性进一步过滤它们，利用提出的对比重建损失在视觉空间中进一步区分不同的类别。在 MS COCO 和 PASCAL VOC...

本论文介绍了一种改进的DETR检测器，采用简洁设计，使用单尺度特征图和全局交叉注意力计算，没有特定的局部约束。通过添加盒子到像素相对位置偏差项和基于遮蔽图像模型的骨干预训练，改进的DETR检测器在原始DETR检测器的基础上取得了显著的改进。

DETR检测器 meta 像素相对位置偏差项 元学习 全局交叉注意力计算 单尺度特征图 神经网络 简洁设计
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