对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 。 RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 D...
相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 和端到端检测器对比 RT-DETR-R50 在 COCO val2017 上的精度为 53.1% AP,在 T4 GPU 上的 FPS 为 108,RT-DETR-R101 的精度为 54.3% AP,FPS 为 7...
相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 02 和端到端检测器对比 RT-DETR-R50 在 COCO val2017 上的精度为 53.1% AP,在 T4 GPU 上的 FPS 为 108,RT-DETR-R101 的精度为 54.3% AP,FPS 为 74。总结来说,RT-DETR 比具有相同 backbone 的 DETR 系列检...
RT-DETR-L 在 COCO val2017上的精度为53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为114,RT-DETR-X 的精度为54.8% AP,FPS 为74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 ▎和端到端检测器对比 RT-DETR-R50在 COCO val2017上的精度为53.1% AP,在 T4 GPU 上的...
二、RT-DETR检测头框架原理 2.1 RT-DETR的基本原理 RT-DETR系统中的检测头变换器解码器(transformer decoder)部分,包括辅助预测头,是该系统的核心组成之一。变换器解码器在RT-DETR中扮演了重要角色,主要负责处理经过混合编码器加工后的特征,并对这些特征进行目标检测。这一部分的设计是基于Transformer架构的,该架构已...
RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DETR 变体进行对比,而 RT-DETR-L / X 则用来和现有的实时检测器( YOLO 系列模型)进行对比。 对于数据增强和训练策略部分,我们的数据增强采用的是基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和 Resize ,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与 DETR 系列的处理方式有较大的...
RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DETR 变体进行对比,而 RT-DETR-L / X 则用来和现有的实时检测器( YOLO 系列模型)进行对比。 对于数据增强和训练策略部分,我们的数据增强采用的是基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和 Resize ,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与 DETR 系列的处理方式有较大的...
YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR都是目标检测领域常用的算法,各有优缺点。本文将对这五种算法进行对比试验,从原理、性能、应用场景等方面进行详细分析。 原理详解 YOLOv5: YOLOv5是YOLO系列的最新版本,采用了CSPNet、Path Aggregation Network等新结构,在速度和精度上都有所提升。
简介:YOLOv8改进 | 2023 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头(重塑目标检测前沿技术) 一、本文介绍 本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。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,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT...
和实时检测器对比 RT-DETR-L 在 COCO val2017 上的精度为 53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为 114,RT-DETR-X 的精度为 54.8% AP,FPS 为 74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 和端到端检测器对比 ...