在增强实用性方面,RT-DETRv2提供了一个可选的离散采样算子来替换原始针对DETRs特定的grid_sample算子,从而消除了与检测Transformer通常相关的部署约束。此外,RT-DETRv2优化了训练策略,包括动态数据增强和尺度自适应超参数定制,旨在提高性能而不损失速度。结果表明,RT-DETRv2为RT-DETR提供了一个带有免费选项的改进基线,...
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能 为什么会出现: YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Tr...
首先,Transformer结构使得RT-DETR可以更好地捕捉全局信息,从而提高检测的精度。其次,RT-DETR还采用了一些优化技巧,如多尺度特征融合、锚框预测等,进一步提高了检测的速度和精度。 在实际应用中,RT-DETR也有着广泛的使用场景。例如,在自动驾驶领域,RT-DETR可以快速地检测出道路上的行人、车辆等目标,为自动驾驶系统提供...
本文将采用RT-DETR两种不同风格的onnx格式,使用onnxruntime20行代码,无需nms操作即可实现简易部署推理. 一、原生onnx+ort推理方式 使用以下命令抽取出模型配置文件和模型参数文件: pythontools/export_model.py-cconfigs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml-oweights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/mo...
基于OpenVINO部署RT-DETR模型 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将在Python、C++、C# 三个平台实 - 椒颜皮皮虾于20231112发布在抖音,已经收获了358个喜欢,来
一、本文介绍本文给大家带来是用最新的 RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv8中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全…
面向无人机小目标的RTDETR改进检测算法 针对无人机目标检测中目标小且密集,背景复杂,硬件条件限制等挑战,提出一种改进的RTDETR检测器.在骨干网络,设计轻量级多尺度注意力特征提取模块(Rep-FasterNet EMA blo... 胡佳乐,周敏,申飞 - 《计算机工程与应用》 被引量: 0发表: 2024年 基于改进RT-DETR的路面坑槽检测...
RT-DETR模型中的AIFI(基于注意力的内部尺度特征交互)模块是一个关键组件,它与CNN基于的跨尺度特征融合模块(CCFM)一起构成了模型的编码器部分。AIFI的主要思想如下-> 基于注意力的特征处理:AIFI模块利用自我注意力机制来处理图像中的高级特征。自我注意力是一种机制,它允许模型在处理特定部分的数据时,同时考虑到数据...
RT-DETR模型中的AIFI(基于注意力的内部尺度特征交互)模块是一个关键组件,它与CNN基于的跨尺度特征融合模块(CCFM)一起构成了模型的编码器部分。AIFI的主要思想如下-> 基于注意力的特征处理:AIFI模块利用自我注意力机制来处理图像中的高级特征。自我注意力是一种机制,它允许模型在处理特定部分的数据时,同时考虑到数据...
本文独家改进:EMO助力RT-DETR ,替换backbone,面向移动端的轻量化网络模型——EMO:反向残差移动块(iRMB),通过堆叠不同层级的 iRMB。 1.EMO 论文:https://arxiv.org/pdf/2301.01146.pdf 2023 腾讯优图/浙大/北大提出:重新思考高效神经模型的移动模块 ...