RT-DETR的优点是它可以在保持较高精度的同时,实现实时目标检测,适用于许多应用场景,如自动驾驶、智能监控、机器人等。此外,RT-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。 总之,RT-DETR是一种非常有前景的实时目标检测模型,它结合了Transformer和DETR的...
DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 resnet各个版本介绍 YOLOv8版本目前只支持rtdetr-l、rtdetr-x两个版本 Padd...
至此,我们就说清楚了RT-DETR的研究动机,简单来说,它的目的就是希望在解决以往的高效检测器的“两套阈值”的麻烦的同时设计一款全新的端到端的实时通用目标检测器,而RT-DETR就是他们所找寻到的“答案”。 三、RT-DETR检测框架 接下来,我们来介绍一下RT-DETR的结构。截至本文完成之际,当前开源社区只有百度放出来...
【前言】 RT-DETR是由百度近期推出的DETR-liked目标检测器,该检测器由HGNetv2、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer编码器组成,整体结构如下所示。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...
由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。 三、epoll的优点 (1)不需要轮询所有的文件描述符 (2)每次取就绪集合,都在固定位置 (3)事件的就绪和IO触发可以异步解耦 四、epoll函数原型 4.1、epoll_create(int size) ...
从RT-DETR的结构上来看,其分为四个部分,分别是骨干特征提取网络(backbone)、Transformer编码器模块、Transformer解码器模块以及检测头,其中,RT-DETR的改进主要在Transformer编码器、Transformer解码器部分。 其创新点分别为: 创新点1:高效混合编码器(Efficient Hybrid Encoder):RT-DETR使用了一种高效的混合编码器,通过解耦...
一、DETR的原理 DETR输出是定长的:100个检测框和类别。这种操作可能跟COCO评测的时候取top 100的框有...
RTDETR改进-Parallel Atrous Convolution Attention Pyramid Network 3002 -- 4:30 App RTDETR改进-介绍一种Neck层二次创新的思路(以Gold-YOLO与ASF-YOLO的二次创新为例) 5280 -- 11:59 App 基于ultralytics的RT-DETR集成计算量更小的RT-DETR并转换预训练权重 3599 1 59:00 App AI论文阅读:RepViT—披着ViT...
在RT-DETR的Encoder中,使用的是标准的自注意力计算方法,而在其Decoder中,则使用的是可变形自注意力(deformable attention),可变形自注意力能够大幅的降低计算量,同时该部分还使用到了CUDA算子,能够加快运行速度,当然,这个可变形自注意力计算并非是RT-DETR的创新点,但其作用却是极大,在DINO,DN-Deformable-DETR中都有...