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本论文介绍了一种改进的DETR检测器，使用简洁设计和全局交叉注意力计算，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，取得了显著改进。预训练使用Object365数据集，达到63.9的平均精度(mAP)。

本论文介绍了一种改进的DETR检测器，使用简洁设计、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。

本论文介绍了一种改进的DETR检测器，使用简洁设计和全局交叉注意力计算，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，取得了显著改进。预训练使用Object365数据集，达到63.9的平均精度(mAP)。

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。使用Object365数据集进行预训练，达到了63.9的平均精度（mAP），与最先进的检测器性能相媲美。

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。