势不可挡!RT-DETR大升级:实时检测Transformer基线 速度与精度我全都要!, 视频播放量 653、弹幕量 0、点赞数 16、投硬币枚数 4、收藏人数 36、转发人数 9, 视频作者 AI科研涩, 作者简介 大家好✌️我是科研涩的Lunas,坚持研究前沿学术,带给我最棒的粉丝们!,相关视
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进行解决。
本项目基于PaddleX 3.0平台和RT-DETR-R50模型,开发了一套非机动车未带头盔监测系统,实现高效准确的头盔佩戴识别,助力降低交通事故,保障骑手安全。 - 飞桨AI Studio星河社区
然而,随着应用场景的不断拓展,对模型尺寸和推理速度的要求也日益严苛。为了进一步提升RT-DETR的效能,我们创新性地引入了EfficientFormerV2模块,作为RT-DETR主干网络的替代方案,实现了在保持原有检测精度的同时,大幅度降低模型参数量的显著成果。 核心优势概述: 极致轻量化设计:EfficientFormerV2通过精心设计的网络架构和细...
本文记录的是利用Focused Linear Attention聚焦线性注意力模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。Focused Linear Attention module的作用在于同时解决了线性注意力的焦点能力不足和特征多样性受限的问题,克服了常见线性注意力方法存在性能下降或引入额外计算开销。本文将其加入到RT-DETR中,进一步发挥其性能。 专栏目录:RT-DETR...
一、本文介绍本文记录的是利用SeaFormer++模型中提出的Sea_Attention模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。Sea_Attention利用 挤压轴向注意力有效地提取全局语义信息,并通过细节增强核补充局部细节,优化了Transfo…
本文记录的是利用Focused Linear Attention聚焦线性注意力模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。Focused Linear Attention module的作用在于同时解决了线性注意力的焦点能力不足和特征多样性受限的问题,克服了常见线性注意力方法存在性能下降或引入额外计算开销。本文将其加入到RT-DETR中,进一步发挥其性能。
RT-DETR 是一种实时端到端的目标检测器，具有灵活性，通过调整推理速度而不需重新训练，实现更高的实际应用价值。在 VisDrone-DET 数据集上，RT-DETR-X 实现了54.8% 的 AP 精度和 74FPS 的速度，相较于其他YOLO 检测器表现出优势。项目采用原图数据集训练评估模型，并在部署阶段使用 ONNX 和 ...
DETR(Detection Transformer)是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测方法。 DETR使用CNN+Transformer进行图像目标检测,该方法没有NMS后处理步骤、没有anchor。DETR总体思路是把目标检测看成一个set prediction的问题,并且使用Transformer来预测物体边界框的集合。 本课程对DETR的原理与PyTorch实现代码进行精讲,来帮助...
使用Ultralytics公司的yolov8版本集成RTDETR模型,可用于训练与预测。本文件包含如何训练的命令与预测py代码及权重和数据集,可直接执行进行训练或预测。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 七分钟交友匿名聊天室源码 2025-01-28 09:10:28 积分:1 ...