下面欣赏一下论文中的图和表：

1、与YOLOs的性能对比图

2、不同置信度阈值下的框数

3、IoU阈值和置信度阈值对准确性和NMS执行时间的影响

4、混合编码器不同变体

5、模型概述。将骨干网后三个阶段的特征输入到编码器中。高效混合编码器通过基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)和基于cnn的跨尺度特征融合(CCFF)将多尺度特征转化为图像特征序列。然后，最小不确定性查询选择选择固定数量的编码器特征作为解码器的初始对象查询。
最后，具有辅助预测头的解码器迭代优化对象查询以生成类别和框

6、CCFF中的融合Fusion模块结构图

7、最小不确定性查询和普通查询对比。所选编码器特征的分类和IoU分数。紫色点和绿色点分别表示用最小不确定性查询选择和普通查询选择训练的模型中选择的特征。

8、与SOTA的比较

9、不同变体（A、B、C、D、E）的性能对比，即混合编码器的消融实验

10、查询选择的消融实验

11、解码器层数的消融实验

以上图和表若有疑问欢迎评论留言，竭力解答~~~

（不过这次读得好慢好慢啊啊啊啊啊！！有啥快速读论文的好方法吗？？？求助呜呜呜~）