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热烈祝贺彭岩松同学！论文《D-FINE: Redefine regression task of DETRs as fine-grained distribution refinement》已发表在 ICLR 2025。

D-FINE: Redefine regression task of DETRs as fine-grained distribution refinement

祝贺彭岩松同学！该论文已发表在 ICLR。

• 作者： Yansong Peng、Hebei Li、Peixi Wu、Yueyi Zhang、Xiaoyan Sun、Feng Wu
• 发表载体： ICLR
• 发表时间： 2025年5月1日
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论文介绍

D-FINE是一种实时目标检测器，通过重新定义DETR中的边界框回归任务实现高精度定位。其核心包含细粒度分布细化（FDR）和全局最优定位自蒸馏（GO-LSD）。FDR将回归从预测固定坐标改为迭代细化概率分布，提供细粒度中间表示；GO-LSD通过自蒸馏将定位知识从最终层传递到浅层，并简化深层残差预测。在COCO上达到54.0%/55.8% AP，124/78 FPS，预训练后达57.1%/59.3% AP，超越现有实时检测器，并显著提升多种DETR模型性能。