发布 Tiny-scaled inputs 数据集, 应用在 目标检测、机器学习 领域

本次发布的数据集 Tiny-scaled inputs, 该数据集旨在通过小规模的输入来验证理念，这些输入采用较小的配置，有助于在训练过程中降低计算成本和内存占用。此外，该数据集允许在减少内存和计算需求的情况下测试堆叠式DETR模型，从而使得在成本更低的资源上进行训练成为可能。该数据集的任务是目标检测。

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