RT-DETR的解码器结构经过优化,使其能够更高效地生成物体的位置和类别。在传统的DETR中,解码器通常需要大量的计算来匹配物体和查询,但RT-DETR在此基础上进行了改进,通过更高效的解码机制加速了计算过程。 高效解码器:RT-DETR优化了解码器的结构,引入了多尺度可变形注意力,使其能够更快地处理图像中的所有物体,并减少...
RT-DETR的最大创新之一是完全去除了NMS步骤,采用了端到端的Transformer架构,直接在输出中生成最终的物体检测结果。通过这种方式,RT-DETR减少了计算复杂度,提高了推理速度。 端到端训练:RT-DETR采用端到端的训练方法,使得模型的输入到输出完全一体化,不需要复杂的后处理步骤。这样,训练过程更加高效,推理速度得以加快。
在梳理整个代码之前,博主需要说明一下RT-DETR的主要创新点,方便我们在代码调试的过程中有的放矢。 博主首先使用官方代码进行讲解,在后面还会对YOLOv8集成的RT-DETR代码进行讲解,之所以这样安排很大程度上是因为官方代码相较而言更容易理解,而YOLOv8中集成的RT-DETR代码更加具有通用性与规范性,因为里面多是以配置文件的...
对于数据增强和训练策略部分,RT-DETR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不同,主要是为了满足实时性的要求。RT-DETR的训练策略则是和DETR系列基本相同,优化器同样采用AdamW,默认在COCO train2017上训练6x,即 72...
【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...
【Deformable DETR:基于可变形transformer端到端目标检测模型,计算机博士带你精读论文详解代码!】 一直对debug代码还不是很熟练,这里up主先直接找到dataset中coco.py看数据的预处理部分,再将断点设置在模型各个部分的forward里进行调试,并输出结果。 还有另一个up主总结的, ...
本文记录的是利用Strip Pooling模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。Strip Pooling结合了长而窄的卷积核形状在一个空间维度上的长程关系捕捉能力和在另一个空间维度上的局部细节捕捉能力,有效地处理复杂的场景信息。这一机制通过采用1×N或N×1的池化核形状来适应不同的图像特征,提高模型对目标形状和分布的适应性。在...
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...
该代码实现rt-detr的部署,使用python,调用tensorRT转换后的模型,实现单张图片或者图片文件夹批量推理,代码输入图片/文件夹路径,模型路径,输出图片保存路径,运行命令python ./infer_tensorrt.py --infer_dir=./inputimgs/ --output_dir ./outputimgs/ --models ./rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.trt,即可得到测试结果...
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 ...