基于变压器架构的实时目标检测器主要由RT-DETR系列表示。表1显示了我们的方法和RT-DETR系列之间的比较结果。我们的方法在各种骨干上都优于RT-DETR和RT-DETRv2。具体而言,与RT-DETR相比,采用6倍训练计划,我们的方法显示R18、R34、R50和R101主干分别提高了1.6%、1.0%、0.3%和0.3%。与RT-DETRv2相比,我们在6x/10x...
相较于最新的YOLOv8,RT-DETR以较短的训练轮次(75~80 epoch)和较少的数据增强(没有马赛克增强)的策略,在同等测试条件下(640x640)展现出了更强的性能和更好的平衡,且检测速度也与YOLO系列相媲美,正如图2所展示的对比结果。 图2 COCO数据集上的性能与速度的对比图 就实时性而言,RT-DETR出色地完成了它的任务...
实时性能：RT-DETR能够在保持高准确性的同时，实现实时的检测速度。例如，RT-DETR-L在COCO val2017数据...
DETR作为Transformer-based目标检测模型，已经逐渐和YOLO系统的各大模型分庭抗礼，尤其是前段时间RT-DETR的...
RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模,并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。其网络结构主要包括以下几个部分: 骨干网络:通常采用ResNet等卷积神经网络(CNN)提取输入图像的特征表示。 混合编码器:通过尺度内特征交互(AIFI)和跨尺度特征融合模块(CCFM),将多尺度特征转换为图...
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...
简介:RT-DETR,即实时目标检测的Transformer模型,针对DETR系列在目标检测任务中的速度瓶颈进行了优化。本文将对RT-DETR的论文进行解析,阐述其原理、架构、实现细节及在目标检测任务上的性能表现。通过源码、图表、实例和生动的语言,帮助读者理解并掌握RT-DETR的核心思想和应用方法。
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...
RT-DETR是第一款基于实时端到端转换器的物体检测器。它的效率来自于框架设计和匈牙利匹配。然而,与YOLO系列等密集监督检测器相比,匈牙利匹配提供的监督要稀疏得多,导致模型训练不足,难以实现最佳结果。为了解决这些问题,我们提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,命名为RT-DETRv3。首先,我们引入一个基于CNN的辅...
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,...