python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py \# -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco.yml --fleet \# --use_vdl=True \# --vdl_log_dir=../work/ \# --eval 训练过程可视化 五、评估方式 对于小目标,有两种推理方式,一种是直接原图评估,另一种是使用SAHI将...
RT-DETR的核心技术包括: Backbone网络:利用ResNet或EfficientNet等高效卷积神经网络提取图像的多尺度特征,强化模型理解细节的能力。 Transformer编码器-解码器:包括基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)和跨尺度特征融合(CCFF),使得模型能够有效捕捉不同尺度特征之间的关系,从而提升对密集目标的检测能力。 这两者结合,形成了...
为了验证ASF融入RT-DETR的有效性,本文对比了RT-DETR与RT-DETR-ASF训练的mAP@50。如表3所示,第一行代表模型评价指标,第一列代表模型,可以看出RT-DETR-ASF在各个指标上都高于RT-DETR,mAP@50达到65.8%。 从更加细致的角度来看RT-DETR与RT-DETR-ASF的区别,本文计算了各个行为类别的AP值,如表3所示,第一行代表模...
三、基于注意尺度序列融合的实时检测变换器RT-DETR-ASF(Real-Time DEtection TRansformer with Attentional Scale Sequence Fusion,简称RT-DETR-ASF)网络的学生科学实验行为检测 (一)RT-DETR-ASF RT-DETR使用卷积神经网络或类似的图像特征提取器,从输入图像中...
金融界2024年12月2日消息,国家知识产权局信息显示,广西电网有限责任公司电力科学研究院申请一项名为“一种基于RTDETR的半监督学习的电力设备状态识别方法及系统”的专利,公开号CN 119048783 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,本发明公开了一种基于RTDETR的半监督学习的电力设备状态识别方法及系统包括:获取目标电力...
3、一种基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测方法,其特征在于,首先在rt-detr的主干网络引入fasterblock模块,重新构建了resnet18网络,以提高了模型的特征提取能力;然后提出一种基于并行空洞卷积和注意力采样的金字塔网络的跨尺度特征融合结构,解决了模型感受野较小和提取上下文信息范围受限的问题,并引入多尺度序列特征...
基于改进RT-DETR的路面坑槽检测模型 在现代交通基础设施中,路面坑槽如同潜藏的怪兽,时刻威胁着行车安全。传统的路面坑槽检测方法犹如盲人摸象,效率低下且不准确。然而,随着科技的发展,一种名为RT-DETR的模型应运而生,它就像是一位拥有火眼金睛的侦探,能够迅速准确地发现路面上的坑槽。 RT-DETR模型的核心在于其...
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了 《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 |…
基于RT-DETR端到端的实时目标检测系统是由华东师范大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR0564756,属于分类,想要查询更多关于基于RT-DETR端到端的实时目标检测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
基于RT-DETR的车标检测系统是由大连民族大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1851000,属于分类,想要查询更多关于基于RT-DETR的车标检测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!