Object detection of vehicles in images using the detr model

dc.contributor.author	Авраменко, С. Є.
dc.contributor.author	Желдак, Т. А.
dc.date.accessioned	2024-05-31T07:25:29Z
dc.date.available	2024-05-31T07:25:29Z
dc.date.issued	2024
dc.identifier.citation	Авраменко С. Є. Object detection of vehicles in images using the detr model / Авраменко С. Є., Желдак Т. А. // «Наукова весна» 2024 : матеріали 14 Міжнародної науково-технічної конференції аспірантів та молодих вчених, Дніпро, 27-29 березня 2024 року. – Дніпро : НТУ «ДП», 2024. – С. 139-140.	uk_UA
dc.identifier.uri	http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/167022
dc.description.abstract	The End-to-End Detection Transformer (DETR) is a novel object detection model introduced by researchers at Facebook AI Research (FAIR). DETR represents a departure from traditional object detection methods, which typically rely on region proposal networks (RPNs) and non-maximum suppression (NMS) for bounding box prediction. Instead, DETR employs a transformer architecture to perform object detection directly in end-to-end manner.	uk_UA
dc.language.iso	en	uk_UA
dc.publisher	НТУ ДП	uk_UA
dc.subject	object detection	uk_UA
dc.title	Object detection of vehicles in images using the detr model	uk_UA
dc.type	Article	uk_UA
dc.identifier.udk	004.932	uk_UA