YOLOV8最大的贡献是一个视觉的框架ultralytics,(刚听说V8出来的时候我还以为这是个新的论文)这个框架可以用来做图像分类、目标检测、跟踪、分割、姿态估计各种主流的视觉任务:GitHub - ultralytics/ultralytics: NEW - YOLOv8 in PyTorch > ONNX > OpenVINO > CoreML > TFLite。YOLOV8的目标检测框架中用到的...
YOLOv8官方仓库的最新更新主要带来了哪些改变? RT-DETR由百度开发,是一款端到端目标检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新训练。该模型在具有TensorRT的CUDA...
图2说明了我们提出的DEYO的全面架构。 DEYO采用YOLOv8作为其一对多分支,其中YOLOv8包括一个主干,一个特征金字塔网络(FPN和一个路径聚合网络(PAN),它们共同形成了颈部结构,此外还有一个能够在三个不同尺度上产生预测的头部。 DEYO的一对一分支使用了一个轻量级的纯卷积编码器和一个基于变换器的解码器。此外,我们还...
此外,以YOLOv8为例,评估了不同NMS超参数下COCO val2017的模型准确性和NMS操作的执行时间。 注意,在实验中采用的NMS后处理操作是指TensorRT efficientNMSPlugin,它涉及多个CUDA内核,包括EfficientNMSFilter、RadixSort、EfficientNMS等,作者只报告了EfficientNMS内核的执行时间。在T4 GPU上测试了速度,上述实验中的输入图像...
简介:YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8(二) 4、The Real-time DETR 4.1、方法概览 所提出的RT-DETR由Backbone、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer解码器组成。模型体系结构的概述如图3所示。 具体来说: 首先,利用Backbone的最后3个阶段的输出特征作为编码器的输入; ...
飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE ,同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE+ 。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面均达到了很好的效果。而继 PP-YOLOE 提出后,MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTMDet 等模型先后被提出,一直迭代到今年开年的 YOLOv8。
飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型PP-YOLOE,同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了PP-YOLOE+。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面均达到了很好的效果。而继 PP-YOLOE 提出后,MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTM...
简介: YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理 RT-DETR由百度开发,是一款端到端目标检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新...
YOLOv8多组合改进:同时改进3-4个创新点,项目一键训练4个创新点改进 2770 0 06:46 App YOLO11项目、YOLOv8项目改进:AutoDL一键运行项目,训练、改进、环境已配好 1126 22 15:06:43 App 强推!这绝对是2025年YOLO系列的天花板教程!从入门到进阶,通俗易懂,100集带你吃透目标检测yolov1-v11-深度学习丨计算机...
具体来说,根据基准数据集上相应精度的超参数测试检测器的平均推理时间,不包括IO和内存复制操作。利用该基准测试T4 GPU上基于锚的检测器YOLOv5和YOLOv7以及Anchor-Free检测器PP-YOLOE、YOLOv6和YOLOv8的端到端速度。 测试结果如表2所示。 根据结果得出结论,对于需要NMS后处理的实时检测器,Anchor-Free检测器在同等精...