为了弥补这一缺点,RT-DETR进行了优化,使得其不仅继承了Transformer的优势,还能够在保持较高精度的同时,大大提高了推理速度。 RT-DETR的改进创新 去除NMS,端到端训练 传统的物体检测模型,如YOLO和Faster R-CNN,通常依赖于NMS(非最大抑制)来从多个重叠的边界框中选择最优框。NMS过程虽然有效,但会增加额外的计算...
RT-DETR v2 相较于 v1 的 4个优化点, 视频播放量 2894、弹幕量 1、点赞数 80、投硬币枚数 33、收藏人数 138、转发人数 8, 视频作者 Enzo_Mi, 作者简介 Be Aggressive,相关视频:CUDA 编程快速上手 | 1、grid、block、thread,短短32秒,AI重新理解了人情世故,DeepSeek研
(4)如果没有完成对一个已经就绪的文件描述符的IO操作,那么每次调用select还是会将这些文件描述符通知进程,即水平触发。 (5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 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。
此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应用。RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS...
在模型精度持平的情况下，RT-DETR 模型体积压缩为原来的四分之一，GPU 推理加速44%。注：上述表格测试使用 Paddle Inference 开启 TensorRT，由于包含 D2H 拷贝时延，和论文 FP16 FPS 相比略慢。▎传送门 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/detection 01 RT-DETR ...
部署方面，Paddle Inference推理库提供优异性能，支持不同平台的优化，适用于RT-DETR模型的INT8加速推理。在部署中，需要准备推理环境，包括支持INT8加速的设备和PaddlePaddle develop版本。通过指定路径拷贝压缩后的模型，并运行特定指令进行推理测试。最终测试结果显示，压缩模型的精度损失几乎可以忽略不计，加速...
简介:RT-DETR改进策略【Neck】| ECCV-2024 RCM 矩形自校准模块 优化颈部网络 一、本文介绍 本文记录的是利用自校准模块RCM优化RT-DETR的目标检测方法研究。RCM通过矩形自校准函数可以将注意力区域校准得更接近前景对象,有效提高对前景对象的定位能力。==本文将其应用在颈部网络上,使模型能够捕获轴向全局上下文信息,并...
本文独家改进:RIFormer助力RT-DETR ,替换backbone,RIFormer-M36的吞吐量可达1185,同时精度高达82.6%;而PoolFormer-M36的吞吐量为109,精度为82.1%。 推荐指数:五星 1.RIFormer介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf 问题:Vision Transformer 已取得长足进步,token mixer,其优秀的建模能力已在各种视觉...
CornerNet缺点:对目标全局信息的引用能力相对较弱,制约着CornerNet的性能。 由于每个目标都是由一对角构成,所以算法对目标边界的检测很敏感,而不知道哪些关键点应该被分组为目标,因此经常会产生一些不正确的边界框(如图1),其中大部分可以很容易地通过补充信息过滤掉,例如长宽比。