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
此外,DETR还可以处理不同数量和大小的对象,并且可以直接输出对象特征向量,这些特征向量可以用于目标跟踪等后续任务。 然而,DETR的缺点是它的计算成本仍然很高,因此不适合实时应用场景。为了解决这个问题,研究人员开始探索如何对DETR进行优化,以实现实时目标检测。 原理 RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构,但对其...
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
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、...
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…
一、本文介绍本文记录的是利用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…
RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| ICCV2023 聚焦线性注意力模块 Focused Linear Attention 聚焦能力与特征多样性双重提升,含二次创新
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...
创建RT-DETR 的研究人员希望开发一种超快速的物体检测系统,能够非常准确地识别图像中的物体。他们研究了两种主要方法: 1. DETR模型——这些模型非常酷,因为它们可以检测物体而不需要非最大抑制等一系列额外步骤。但问题是它们的计算成本很高,因此运行速度很慢。