https://github.com/Sense-X/Co-DETRgithub.com/Sense-X/Co-DETR 环境安装: We implement Co-DETR usingMMDetection V2.25.3andMMCV V1.5.0. The source code of MMdetection has been included in this repo and you only need to build MMCV followingofficial instructions. We test our models underpy...
3 Co-DETR 3.1 环境配置 与2.1节一致 3.2 数据准备 与2.2节一致 3.3 训练 修改projects/CO-DETR/configs/codino/co_dino_5scale_r50_lsj_8xb2_3x_coco.py,修改内容与2.3节一致 bash tools/dist_train.sh projects/CO-DETR/configs/codino/co_dino_5scale_r50_lsj_8xb2_3x_coco.py 3.4 测试 与2.4节一致...
同时,PaddleDetection提供了模型的在线体验功能,用户可以选择自己的数据进行在线推理。 说明:考虑到服务器负载压力,在线推理均为CPU推理,完整的模型开发实例以及产业部署实践代码示例请前往🎗️产业特色模型|产业工具。 传送门:模型在线体验 📣最新进展 🔥超越YOLOv8,飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR! RT-DETR...
这个和Deformable DETR也是相同的。 数据增强:最大边长1333,进行随机裁剪 硬件8张V100, 每张卡1张图像 实验1: 相对于DETR,收敛速度提升了许多,但每张图片的推理速度是下降了。 实验2. 消融实验 Table 2 解释: Baseline是将DETR的queries升为300个,和SMCA相同的训练策略,即50个epoch,第40个epoch调整学习率。 Hea...
通过一个包含特征工程、超参数调整、交叉验证的合成数据集示例,展示了TorchDynamo如何减少训练时间并提高模型性能。它易于集成,只需对现有PyTorch代码进行小改动,即可利用其性能提升。TorchDynamo的优化包括动态捕获计算图、应用优化和编译,适用于实时应用和需要快速响应的场景。
这意味着类似DETR的MOT模型具有闪烁的检测能力,但加入跟踪后,反而会抑制检测的性能,这是MOT的关键因素。 我们还观察到MOTRv2具有出色的检测性能(70.7%),它引入了预训练的YOLOX检测器。在推断中删除跟踪查询会稍微提高mAP(1.4%),这意味着MOTRv2几乎通过来自YOLOX的高质量检测优先解决了检测问题。 但是,引入YOLOX会...