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...
专栏地址:RT-DETR改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 一、RT-DETR原始模型结构介绍 TR-DETR-L原始模型结构如下: # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr # ...
专栏地址:RT-DETR改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、原理 MPDIoU(Intersection over Union with Minimum Points Distance)是一种用于高效且准确的边界框回归的损失函数。 2.1 IoU计算原理 IoU(Intersection over Union)即交并比,用于衡量预测边界框和真实边界框的重合程度。 1. 交集...
源码:https://github.com/zhengshuchen/HCFNet 三、实现代码及RT-DETR修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/144141100
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 2024 AssemFormer 结合卷积与 Transformer 优势,弥补传统方法不足 一、本文介绍 本文记录的是利用AssemFormer优化RT-DETR的目标检测网络模型。传统卷积和池化操作会导致信息丢失和压缩缺陷,且传统的注意力机制通常产生固定维度的注意力图,忽略了背景中的丰富上下文信息。本文的...
性能与效率的完美平衡:在替换RT-DETR的主干网络后,EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度,还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术,进一步提升了模型的推理速度,为用户带来更加流畅的使用体验。 广泛的应用潜力:得益于EfficientFormerV2的出色表现,改进后的RT-DETR在实时目标检测、...
这期给大家带来最新的RTDETR改进点介绍支持DCNV4使用具有高低频信息提取的搞笑注意力机制HiLo改进AIFI.使用High-level Screening-feature Pyramid Networks改进RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR的Neck。github:https://github.com/z1069614715/objectdetection_scr, 视频播
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_
二、RT-DETR检测头框架原理 2.1 RT-DETR的基本原理 RT-DETR系统中的检测头变换器解码器(transformer decoder)部分,包括辅助预测头,是该系统的核心组成之一。变换器解码器在RT-DETR中扮演了重要角色,主要负责处理经过混合编码器加工后的特征,并对这些特征进行目标检测。这一部分的设计是基于Transformer架构的,该架构已...
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...