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基于 EasyCV 复现 ViTDet:单层特征超越 FPN

MAE提出了ViT的无监督训练方法,ViT-based Mask R-CNN给出了用ViT作为backbone的Mask R-CNN的训练技巧,证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。ViTDet进一步改进一些设计,证明ViT作为backone的检测模型可以匹敌基于FPN的backbone(如SwinT和MViT)检测模型。

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