而DETR检测器之所以可以做到如此简洁,正是因为DETR更贴契合“End-to-end”的理念,很大程度地摒弃了以往包含得分阈值筛选&非极大值抑制在内的后处理环节。 至此,我们就说清楚了RT-DETR的研究动机,简单来说,它的目的就是希望在解决以往的高效检测器的“两套阈值”的麻烦的同时设计一款全新的端到端的实时通用目标检测器,而
RT-DETR(Real-Time Detection, Embedding, and Tracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型,通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。在数据标注和文档处理方面,结合百度智能云文心快码(Comate)的文本生成和数据处理能力,可以进一步提升RT-DETR的工作效率和准...
RT-DETR基于 DETR 的优秀架构并从根源上解决 NMS 对实时检测器带来的速度延迟问题! 图片来源于飞桨官方 论文简要解读 模型架构 rtdetr_overview 1. Backbone 功能:Backbone用于提取输入图像的基础特征,此处是在ImageNet上预训练的ResNet,生成多尺度特征图。
RT-DETR的核心思想是在保证模型性能的前提下,通过减少计算量和内存占用,提高模型的推理速度。具体而言,RT-DETR在以下几个方面进行了优化: 稀疏查询机制:DETR使用密集的查询集来预测所有目标,这导致了大量的计算冗余。RT-DETR通过引入稀疏查询机制,仅对存在目标的区域进行预测,从而减少了不必要的计算。 位置编码优化:DE...
RT-DETR是第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器。其效率来源于框架设计和匈牙利匹配。然而与YOLO系列等密集的监督检测器相比,匈牙利匹配提供了更稀疏的监督,导致模型训练不足,难以达到最佳结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,称为RT-DETRv3。首先引入了一个基于CNN的辅助分支...
我们介绍了D-FINE,一个强大的实时对象检测器,它通过重新定义DETR模型中的包围盒回归任务来实现出色的定位精度。D-FINE包括两个关键部分:细粒度分布优化(FDR)和全局最优局部自蒸馏(GO-LSD)。FDR将回归过程从预测固定坐标转换为迭代优化概率分布,提供了一种细粒度的中间表示,显著提高了定位精度。GO-LSD是一种双向优化...
RT-DETR是一种实时目标检测模型,它结合了两种经典的目标检测方法:Transformer和DETR(Detection Transformer)。Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构,最初是用于自然语言处理,但已经被证明在计算机视觉领域也非常有效。DETR是一种端到端的目标检测模型,它将目标检测任务转换为一个对象查询问题,并使用Transformer进行解...
本文独家改进:LSKNet助力RT-DETR ,替换backbone,Large SelectiveKernelNetwork (LSKNet),可以动态地调整其大空间感受野,以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。 推荐指数:五星 1. LSKNet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf ...
DINO(DETR with Improved deNoising AnchOr Boxes)系列模型通过改进去噪锚框机制、引入混合查询以及其他优化手段,提高了模型的收敛速度和检测性能,尤其在小目标检测方面取得了显著进步。 从CNN到Transformer的转变,不仅是网络架构的变化,更是对目标检测任务本质理解的深化。Transformer架构因其在处理长距离依赖关系上的优势,...
RT-DETR 目标检测视频推理,事实上,进行视频推理的过程与单张图片的过程及其类似,就是将原本的视频切分为多帧图像后再进行推理即可。这里面涉及到Image