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Deformable DEtection TRansformer (DETR), trained on DocLayNet (including 80k annotated pages in 11 classes). The DETR model is an encoder-decoder transformer with a convolutional backbone. Two heads are added on top of the decoder outputs in order to perform object detection: a linear layer for the class labels and a MLP (multi-layer perceptron) for the bounding boxes. The model uses so-called object queries to detect objects in an image. Each object query looks for a particular object in the image. For COCO, the number of object queries is set to 100. The model is trained using a "bipartite matching loss": one compares the predicted classes + bounding boxes of each of the N = 100 object queries to the ground truth annotations, padded up to the same length N (so if an image only contains 4 objects, 96 annotations will just have a "no object" as class and "no bounding box" as bounding box). The Hungarian matching algorithm is used to create an optimal one-to-one mapping between each of the N queries and each of the N annotations. Next, standard cross-entropy (for the classes) and a linear combination of the L1 and generalized IoU loss (for the bounding boxes) are used to optimize the parameters of the model.

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使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照;不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费,请以来源的当前报价为准。

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选型与常见问题
API 价格应该怎么比较?+

先区分输入、输出和缓存价格,再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费,不能直接与 Token 单价比较。

开放权重,就代表可以免费商用吗?+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一,就是最适合我的模型吗?+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本,再选择模型。

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