RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 RT-DETR作者团队认...
来自专栏 · RT-DETR改进策略 1 人赞同了该文章 一、本文介绍 本文记录的是利用Bottleneck Transformers (BoT)优化RT-DETR的目标检测网络模型。标准的卷积操作虽然能有效捕获局部信息,但在处理需要全局信息整合的任务时存在局限性,而自注意力机制能够有效地建模长距离依赖,因此考虑将其引入到视觉架构中。本文利用BoT模块...
来自专栏 · RT-DETR改进策略 前言 在目标检测领域,大目标在图像中所占比例大,下采样不足容易缺少大目标的信息,其检测同样是一个具有挑战性的问题。本文将介绍如何在RT-DETR中添加大目标检测层,以提高对大目标的检测能力。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF...
本文独家改进:RIFormer助力RT-DETR ,替换backbone,RIFormer-M36的吞吐量可达1185,同时精度高达82.6%;而PoolFormer-M36的吞吐量为109,精度为82.1%。 推荐指数:五星 1.RIFormer介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf 问题:Vision Transformer 已取得长足进步,token mixer,其优秀的建模能力已在各种视觉...
本文记录的是利用部分卷积 Partial Conv优化RT-DETR的目标检测方法研究。深度可分离卷积可以减少FLOPs,但会导致更高的内存访问,引起延迟并减慢整体计算。==部分卷积利用逐点卷积处理通道冗余,减少模型计算量和内存访问量。== 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、...
简介:RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像 一、本文介绍 本文记录的是利用D-LKA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。D-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性,有效地处理复杂的图像信息。本文将其应用到RT-DETR中,并进行二次创新,使...
本发明涉及目标检测和自动驾驶,特别是涉及一种基于改进rt-detr的自动驾驶目标检测方法。 背景技术: 1、随着城市化进程的加速,交通车辆数量激增,导致道路环境日益复杂化。这一变化对自动驾驶技术中的目标检测算法提出了更为严苛的要求。目标检测技术不仅要应对常规交通场景,还需在极端天气、复杂光照以及高峰时段等挑战下...
本文提出了一种基于改进RTDETR模型的番茄自动检测方法。首先,基于自制的校准板,使用颜色图像传感器获取番茄图像。然后,设计并嵌入由多尺度膨胀卷积(MDC)、聚焦特征下采样器(FFD)和自适应特征上采样器(AFU)组成的CASA结构于改进的RTDETR网络的Neck结构中,以构建基于改进RTDETR模型的番茄果实检测方法。最后,通过整合机器...
这期给大家主要介绍RTDETR最新的一期更新:1. 新增CVPR2024-RMT主干,并支持RetBlock改进RepC3.2. 新增2024年新出的Efficient Local Attention,并用其对HSFPN进行二次创新.3. 使用CVPR2021-CoordAttention对HSFPN进行二次创新.RTDETR改进项目汇总:https://blog.csdn.net/qq_
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...