RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们设计了一个高效的混合编码器,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征,并提出了IoU感知的查询选择机制,以优化解码器查询的初始化。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。
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...
本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)多种Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置; NEU-DET钢材表面缺陷检测:原始 rtdetr-r18 map0.5为0.67,rtdetr-r18-EMA_attention map0.5为0.691,rtdetr-r18-EMA_attentionC3 map0.5为0.72, rtdetr-r18-EMA_attention...
RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成，分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层，此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算，这些操作均可进行量化，从模型结构上分析来看，RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的...
$ python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco.yml --fleet --use_vdl=True --vdl_log_dir=../work/ --eval 恢复训练: 如果某次遇到异常,可以在训练命令后加个参数恢复训练-r output/best_model/model.pdparams...
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和模型参数文件: pythontools/export_model.py-cconfigs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml-oweights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/mo...
1133 -- 7:12 App RT-DETR | 5、CCFM 收尾工作 | 理论+代码精讲 1100 -- 6:44 App RT-DETR | 9、IoU-aware query selection 理论讲解 1732 -- 21:22 App YOLO+RTDETR运行讲解视频 4480 -- 6:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 4897 -- 8:13 App RT-DETR rtdetr-r18 ultra...
将多帧图像依次输入RT-DETR模型中进行检测 将多帧图像的检测结果合并为视频 利用cv2生成视频读取器,读取视频 classes = ['car','truck',"bus"] videoname = '1.mp4' capture = cv2.VideoCapture(videoname) images = [] 1. 2. 3. 4. 通过循环将视频拆分为多帧图像 ...
最近PaddleDetection的develop分支中新出了RT-DETR的实时端到端目标检测框架,RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。通过高效的混合编码器,解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征。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...
在原本的DETR类目标检测算法中,推理是采用权重文件与模型结构代码相结合的方式,而在RT-DETR中,则采用onnx模型文件来进行推理,即只需要该模型文件即可。 首先是将pth文件与模型结构进行匹配,从而导出onnx模型文件 """by lyuwenyu """ import os import sys ...