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作者丨小马编辑丨极市平台本文原创首发于极市平台公众号，转载请获得授权并标明出处。【写在前面】在本文中，作者提出了一种基于Transformer的目标检测器。在以前基于Transformer的检测器中，目标的查询是一组可学习的embedding。然而，每个可学习的embedding都没有明确的意义 （因为是随机初始化的），所以也不能解释它最终将集中在哪里。此外，由于每个对象查询将不会关注特定的区域，

引言在过去的一年中，计算机视觉领域出现了许多优秀的工作，并推动了相关领域的技术发展与进步。上半年，极市曾盘点过计算机视觉领域综述论文，并进行了分类整理，得到了很多读者的支持。因此，在2021年初，我们对2020年出现的全部计算机视觉综述论文进行了分方向梳理，希望能帮助大家学习进步。本文是第一篇，目标检测方向。注：文章将同步更新于Github上，欢迎大家 star/fork）：https://git

本文首发于极市平台，作者科技猛兽，转载请获得授权并标明出处。本文目录7 匹敌 Transformer 的2020年代的卷积网络(来自 FAIR，UCB)7.1 ConvNeXt 原理分析7.2 ConvNeXt 代码解读7 匹敌 Transformer 的2020年代的卷积网络论文名称：A ConvNet for the 2020s论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.0