DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 resnet各个版本介绍 YOLOv8版本目前只支持rtdetr-l、rtdetr-x两个版本 Padd...
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...
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 # ...
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_
本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv5的主干,RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型,其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列,其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet,其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型(亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干,非常适合轻量...
简介:YOLOv8改进 | 2023 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头(重塑目标检测前沿技术) 一、本文介绍 本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT...
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...
为提高松木表面缺陷检测精确度,保证检测速率,该研究提出一种改进RT-DETR的检测模型RIC-DETR。 首先,从木材表面缺陷公开数据集中获取图片,并进行标注及数据增强,构建一个包含13642张图片的表面缺陷数据集;其次,对比VGG11、VGG13、ResNet18...
🍈该《 RTDETR 改进项目 RTDETR-Pro 》基于ultralytics项目 RTDETR-最新稳定版本,兼容所有更新 🍉订阅该《 RTDETR 改进项目 RTDETR-Pro》即可获取本项目里面改进点对应的《核心代码模块文件》,加入《改进后的核心代码文件》就可以直接运行。保证本项目中已有的改进点都能正常运行实验 🏅️用户可以添加博主...