一、RT-DETR激活函数 SiLU激活函数 SiLU函数的公式定义为: SiLU(x)=x⋅ Sigmoid(x) 其中 Sigmoid(x)=11+e−x是常见的S型非线性函数。 特性 非线性:SiLU函数能够将线性关系转换为非线性关系,这对于神经网络学习复杂模式至关重要。 连续可导:在整个定义域内都是可微的,这使得在反向传播过程中的梯度计算更加...
MPDIoU(Intersection over Union with Minimum Points Distance)是一种用于高效且准确的边界框回归的损失函数。 2.1 IoU计算原理 IoU(Intersection over Union)即交并比,用于衡量预测边界框和真实边界框的重合程度。 1. 交集计算: - 首先确定预测边界框和真实边界框的交集区域。 - 对于两个以左上角和右下角坐标表示...
损失函数如图所示: 4.5 模型评估 通过如下命令在单个GPU上评估我们的验证集。 In [ ] !python tools/eval.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco.yml -o weights=output/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco/best_model.pdparams 指标如下: mAP(0.50, 11point) = 96.26% Total sample number: 311, ...
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINOPythonAPI部署 RT-DETR 模型 |开发者实战》和《基于 OpenVINOC++API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中,我们基于 OpenVINO...
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中...
RT-DETR 采用了一种新的损失函数,能够更好地进行训练和调参。此外,RT-DETR 还引入了一种新的数据增强技术,能够更好地利用训练数据。 2. OpenVINO™ 英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台上,帮...
对于高IoU样本,使用较小的辅助边框计算损失能够加速收敛,而较大辅助边框适用于低IoU样本。接着,我们提出了Inner-IoU Loss,其通过辅助边框计算IoU损失。针对不同的数据集与检测器,我们引入尺度因子ratio控制辅助边框的尺度大小用于计算损失。最后,将Inner-IoU集成至现有的基于IoU损失函数中进行仿真实验与对比实验。实验...
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。
3、更易于训练和调参:RT-DETR 采用了一种新的损失函数,能够更好地进行训练和调参此外,RT-DETR 还引入了一种新的数据增强技术,能够更好地利用训练数据2. OpenVINO 英特尔发行版 OpenVINO 工具套件基于 oneAPI 而开发,可以加快高性能。 计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件,适用于从边缘到云的各种英特尔平台...
DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将在 Python、C++、C# 三个平台实现 OpenVINO™ 部署 RT-DETR 模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型...