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2026-06-05 16:53:03 +08:00
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--- a/docs/source/ja/model_doc/deformable_detr.md
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+<!--Copyright 2022 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
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+
+-->
+
+# Deformable DETR
+
+## Overview
+
+変形可能 DETR モデルは、Xizhou Zhu、Weijie Su、Lewei Lu、Bin Li、Xiaogang Wang, Jifeng Dai によって [Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection](https://huggingface.co/papers/2010.04159) で提案されました
+変形可能な DETR は、参照周囲の少数の主要なサンプリング ポイントのみに注目する新しい変形可能なアテンション モジュールを利用することにより、収束の遅さの問題と元の [DETR](detr) の制限された特徴の空間解像度を軽減します。
+
+論文の要約は次のとおりです。
+
+*DETR は、優れたパフォーマンスを実証しながら、物体検出における多くの手作業で設計されたコンポーネントの必要性を排除するために最近提案されました。ただし、画像特徴マップの処理における Transformer アテンション モジュールの制限により、収束が遅く、特徴の空間解像度が制限されるという問題があります。これらの問題を軽減するために、私たちは Deformable DETR を提案しました。この DETR のアテンション モジュールは、参照周囲の少数の主要なサンプリング ポイントのみに注目します。変形可能な DETR は、10 分の 1 のトレーニング エポックで、DETR よりも優れたパフォーマンス (特に小さなオブジェクトの場合) を達成できます。 COCO ベンチマークに関する広範な実験により、私たちのアプローチの有効性が実証されました。*
+
+<img src="https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/deformable_detr_architecture.png"
+alt="描画" width="600"/>
+
+<small> 変形可能な DETR アーキテクチャ。 <a href="https://huggingface.co/papers/2010.04159">元の論文</a>から抜粋。</small>
+
+このモデルは、[nielsr](https://huggingface.co/nielsr) によって提供されました。元のコードは [ここ](https://github.com/fundamentalvision/Deformable-DETR) にあります。
+
+## Usage tips
+
+
+ - トレーニング Deformable DETR は、元の [DETR](detr) モデルをトレーニングすることと同等です。デモ ノートブックについては、以下の [resources](#resources) セクションを参照してください。
+
+## Resources
+
+Deformable DETR の使用を開始するのに役立つ公式 Hugging Face およびコミュニティ (🌎 で示される) リソースのリスト。
+
+<PipelineTag pipeline="object-detection"/>
+
+- [`DeformableDetrForObjectDetection`] のカスタム データセットでの推論と微調整に関するデモ ノートブックは、[こちら](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/Deformable-DETR) にあります。
+- [物体検出タスクガイド](../tasks/object_detection) も参照してください。
+
+ここに含めるリソースの送信に興味がある場合は、お気軽にプル リクエストを開いてください。審査させていただきます。リソースは、既存のリソースを複製するのではなく、何か新しいものを示すことが理想的です。
+
+## DeformableDetrImageProcessor
+
+[[autodoc]] DeformableDetrImageProcessor
+    - preprocess
+    - post_process_object_detection
+
+## DeformableDetrConfig
+
+[[autodoc]] DeformableDetrConfig
+
+## DeformableDetrModel
+
+[[autodoc]] DeformableDetrModel
+    - forward
+
+## DeformableDetrForObjectDetection
+
+[[autodoc]] DeformableDetrForObjectDetection
+    - forward