SUMIN/HuggingFace_transformer
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Use HF papers (#38184)

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Quentin Gallouédec
2025-06-13 13:07:09 +02:00
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docs/source/ja/model_doc/deta.md
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## Overview
DETA モデルは、[NMS Strikes Back](https://arxiv.org/abs/2212.06137) で Jeffrey Ouyang-Zhang、Jang Hyun Cho、Xingyi Zhou、Philipp Krähenbühl によって提案されました。
DETA モデルは、[NMS Strikes Back](https://huggingface.co/papers/2212.06137) で Jeffrey Ouyang-Zhang、Jang Hyun Cho、Xingyi Zhou、Philipp Krähenbühl によって提案されました。
DETA (Detection Transformers with Assignment の略) は、1 対 1 の 2 部ハンガリアン マッチング損失を置き換えることにより、[Deformable DETR](deformable_detr) を改善します。
非最大抑制 (NMS) を備えた従来の検出器で使用される 1 対多のラベル割り当てを使用します。これにより、最大 2.5 mAP の大幅な増加が得られます。
@@ -29,7 +29,7 @@ DETA (Detection Transformers with Assignment の略) は、1 対 1 の 2 部ハ
<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/deta_architecture.jpg"
alt="drawing" width="600"/>
<small> DETA の概要。 <a href="https://arxiv.org/abs/2212.06137">元の論文</a>から抜粋。 </small>
<small> DETA の概要。 <a href="https://huggingface.co/papers/2212.06137">元の論文</a>から抜粋。 </small>
このモデルは、[nielsr](https://huggingface.co/nielsr) によって提供されました。
元のコードは [ここ](https://github.com/jozhang97/DETA) にあります。