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자료유형
학술저널
저자정보
하정민 (국민대학교) 이현종 (국민대학교) 엄정민 (국민대학교) 이재구 (국민대학교)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제17권 제6호
발행연도
2022.12
수록면
319 - 327 (9page)
DOI
10.14372/IEMEK.2022.17.6.319

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Transformers are the most famous deep learning models that has achieved great success in natural language processing and also showed good performance on computer vision. In this survey, we categorized transformer-based models for computer vision, particularly object detection tasks and perform comprehensive comparative experiments to understand the characteristics of each model. Next, we evaluated the models subdivided into standard transformer, with key point attention, and adding attention with coordinates by performance comparison in terms of object detection accuracy and real-time performance. For performance comparison, we used two metrics: frame per second (FPS) and mean average precision (mAP). Finally, we confirmed the trends and relationships related to the detection and real-time performance of objects in several transformer models using various experiments.
#Object Detection #Transformer #Inductive Bias #Computer Vision #Deep Learning

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