模型库统计

• 论文数量: 105

  • 摘要: 5

  • 算法: 81

  • 主干网络: 7

  • 数据集: 7

  • 其他: 4

  • PWC: 1

• 检查点数量: 651

  • [其他] Albu 示例 (1 个检查点)

  • [算法] ATSS (2 个检查点)

  • [算法] AutoAssign (1 个检查点)

  • [算法] BoxInst (2 个检查点)

  • [摘要] ByteTrack: 通过关联每个检测框进行多目标跟踪 (2 个检查点)

  • [算法] CARAFE (2 个检查点)

  • [算法] 级联 R-CNN (27 个检查点)

  • [算法] 级联 RPN (3 个检查点)

  • [算法] CenterNet (3 个检查点)

  • [算法] 向心网络 (1 个检查点)

  • [数据集] Cityscapes (2 个检查点)

  • [算法] CondInst (1 个检查点)

  • [算法] 条件 DETR (1 个检查点)

  • [算法] ConvNeXt (3 个检查点)

  • [算法] CornerNet (3 个检查点)

  • [算法] CrowdDet (2 个检查点)

  • [算法] DAB-DETR (1 个检查点)

  • [算法] DCN (12 个检查点)

  • [算法] DCNv2 (5 个检查点)

  • [算法] DDOD (1 个检查点)

  • [算法] DDQ (3 个检查点)

  • [数据集] DeepFashion (1 个检查点)

  • [算法] 可变形 DETR (3 个检查点)

  • [算法] DetectoRS (7 个检查点)

  • [算法] DETR (1 个检查点)

  • [算法] DINO (4 个检查点)

  • [算法] 双头 (1 个检查点)

  • [数据集] DSDL: 数据集标准描述语言 (5 个检查点)

  • [算法] DyHead (3 个检查点)

  • [算法] 动态 R-CNN (1 个检查点)

  • [主干网络] EfficientNet (1 个检查点)

  • [算法] 经验性注意力 (4 个检查点)

  • [算法] Faster R-CNN (30 个检查点)

  • [算法] FCOS (7 个检查点)

  • [算法] FoveaBox (8 个检查点)

  • [算法] FPG (8 个检查点)

  • [算法] FreeAnchor (3 个检查点)

  • [算法] FSAF (4 个检查点)

  • [算法] GCNet (19 个检查点)

  • [算法] GFL (6 个检查点)

  • [算法] GHM (4 个检查点)

  • [算法] GLIP: 基于语言图像的预训练 (10 个检查点)

  • [算法] GN + WS (12 个检查点)

  • [算法] GN (6 个检查点)

  • [算法] Grid R-CNN (4 个检查点)

  • [算法] GRoIE (9 个检查点)

  • [算法] Grounding DINO: 将 DINO 与基于语言的预训练结合用于开放集目标检测 (5 个检查点)

  • [算法] 引导锚定 (12 个检查点)

  • [主干网络] HRNet (28 个检查点)

  • [算法] HTC (6 个检查点)

  • [算法] Instaboost (4 个检查点)

  • [算法] LAD (4 个检查点)

  • [算法] LD (4 个检查点)

  • [其他] MMDetection V1.x 中的遗留配置 (4 个检查点)

  • [算法] Libra R-CNN (4 个检查点)

  • [数据集] LVIS (8 个检查点)

  • [算法] Mask2Former (11 个检查点)

  • [摘要] 用于视频实例分割的 Mask2Former (3 个检查点)

  • [算法] Mask R-CNN (21 个检查点)

  • [算法] MaskFormer (2 个检查点)

  • [摘要] 视频实例分割 (6 个检查点)

  • [算法] MM Grounding DINO (9 个检查点)

  • [算法] MS R-CNN (7 个检查点)

  • [算法] NAS-FCOS (2 个检查点)

  • [算法] NAS-FPN (2 个检查点)

  • [数据集] Objects365 数据集 (6 个检查点)

  • [摘要] Observation-Centric SORT: 重新思考 SORT 用于鲁棒的多目标跟踪 (1 个检查点)

  • [数据集] Open Images 数据集 (6 个模型)

  • [算法] PAA (7 个模型)

  • [算法] PAFPN (1 个模型)

  • [算法] 全景 FPN (4 个模型)

  • [数据集] Pascal VOC (5 个模型)

  • [算法] PISA (7 个模型)

  • [算法] PointRend (2 个模型)

  • [主干网络] PVT (9 个模型)

  • [摘要] 用于多目标跟踪的准密集相似度学习 (1 个模型)

  • [算法] QueryInst (5 个模型)

  • [主干网络] RegNet (31 个模型)

  • [算法] RepPoints (7 个模型)

  • [主干网络] Res2Net (5 个模型)

  • [主干网络] ResNeSt (8 个模型)

  • [其他] ResNet 归来 (4 个模型)

  • [算法] RetinaNet (17 个模型)

  • [算法] RPN (10 个模型)

  • [PWC] RTMDet: 实时目标检测器设计经验研究 (28 个模型)

  • [算法] SABL (10 个模型)

  • [算法] SCNet (4 个模型)

  • [算法] 从零开始 (2 个模型)

  • [算法] 跷跷板损失 (12 个模型)

  • [其他] 自监督算法训练的主干网络 (4 个模型)

  • [算法] 简单复制粘贴 (4 个模型)

  • [算法] 软教师 (4 个模型)

  • [算法] SOLO (5 个模型)

  • [算法] SOLOv2 (8 个模型)

  • [算法] 稀疏 R-CNN (5 个模型)

  • [算法] SSD (3 个模型)

  • [主干网络] Swin (4 个模型)

  • [算法] TOOD (6 个模型)

  • [算法] TridentNet (3 个模型)

  • [算法]

    (10 个模型)

  • [算法] VarifocalNet (8 个模型)

  • [算法] YOLACT (3 个模型)

  • [算法] YOLOv3 (6 个模型)

  • [算法] YOLOF (1 个模型)

  • [算法] YOLOX (4 个模型)