End-to-End Object Detection with TransformersWe present a new method that views object detection as a direct set prediction problem. Our approach streamlines the detection pipeline, effectively removing the need for many hand-designed components like a non-maximum suppression procedure or anchor genearxiv.orgDETR ArchitectureCNN Backbone + Transformer + FFN(Feed Foward Network)로 구성되어 있다.CNN Back..

데이터셋은 다음 링크의 MNIST 데이터를 사용하였다.https://www.kaggle.com/competitions/digit-recognizer/data  Dataset데이터셋이 위와 같은 .csv 파일이므로 이미지 출력을 위해 2차원 array로 만들어 준다. def show_img_from_df(df, index): plt.imshow(np.reshape(np.array(df.iloc[index, 1:]), (28, 28)), cmap="gray") show_img_from_df(train_df, 17) Object Detection 하기 위한 새로운 이미지를 생성한다. 아이디어는 다음과 같다.(90, 90) 사이즈의 새로운 빈 이미지를 생성한다.사이즈 범위 내의 랜덤한 (x, y) ..