Transformerアーキテクチャを用いた検出

デノイズトレーニング

モデルがノイズ付加されたバージョンから正解ラベル（グランドトゥルース）を再構築することを学ぶトレーニング戦略であり、Transformer検出器のロバスト性と収束性を向上させる。

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