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采用了与DETR相同的编码器和解码器结构,但对其进行了大量的优化。首先,RT-DETR使用了更小的特征图来减少计算成本。其次,RT-DETR使用更少的注意力头,以减少模型中的参数数量。此外,RT-DETR还引入了一种新的分组注意力机制,可以进一步提高性能。 具体来说,RT-DETR的编码器采用了ResNet50网络,但只保留了其...
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
极致轻量化设计:EfficientFormerV2通过精心设计的网络架构和细粒度的联合搜索策略,实现了与MobileNet相当的模型尺寸,极大地减少了模型参数,使得RT-DETR在边缘计算和移动设备上的部署变得更加轻松高效。 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...
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…
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…
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
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...
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 ...
目标检测+RTDETR+训练与预测代码Tp**wd 上传78.62MB 文件格式 zip 目标检测 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 ...