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开销,降低检测速度。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...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块，以替代冗余的多尺度自注意力层，通过重新设计轻量化的混合编码器，实现了实时 DETR；而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略，通过训练额外的一对一检测头，对密集 anchor 预测进行自动筛选，避免了 NMS 后处理，显著提升了速度。此外，YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力...
DETR:DEtection TRansformer(将transformer用在目标检测详细讲解) 559 -- 0:57 App 势不可挡!RT-DETR大升级:实时检测Transformer基线 速度与精度我全都要! 7259 2 7:52 App RT- DETR | 4、CCFM 1849 -- 7:27 App RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集 ...
RT-DETR是第一款基于实时端到端转换器的物体检测器。它的效率来自于框架设计和匈牙利匹配。然而,与YOLO系列等密集监督检测器相比,匈牙利匹配提供的监督要稀疏得多,导致模型训练不足,难以实现最佳结果。为了解决这些问题,我们提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,命名为RT-DETRv3。首先,我们引入一个基于CNN的辅...
RT-DETR,全称为Real-Time DEtection TRansformer,是一种基于Transformer的目标检测器。与YOLO等传统检测器不同,RT-DETR采用了Transformer结构,使得其在处理图像时可以更好地捕捉全局信息,从而提高检测的精度。 最近,RT-DETR在COCO val2017数据集上取得了令人瞩目的成绩。其中,RT-DETR-L实现了53.0%的AP(平均精度),同时...
RT-DETR-L实现了53.0%的AP(平均精度),而在T4 GPU上更是达到了惊人的114FPS(每秒帧数)。与此同时,RT-DETR-X也取得了54.8%的AP和74FPS的成绩。这意味着RT-DETR不仅在精度上超越了YOLOv8,而且在速度上也展现出了巨大的优势。 那么,RT-DETR是如何实现这一壮举的呢?首先,RT-DETR采用了轻量级的Transformer架构,...
1. DETR模型——这些模型非常酷,因为它们可以检测物体而不需要非最大抑制等一系列额外步骤。但问题是它们的计算成本很高,因此运行速度很慢。 2. YOLO模型——以速度超快而闻名,但它们并不总是能获得最好的准确度。 因此,RT-DETR 团队想出了一些巧妙的想法,制作了一个基于 DETR 的模型,可以在速度和准确性上击...
RT-DETR通过其架构设计和匈牙利匹配，展现了强大的目标检测能力。尽管如此，与以YOLO系列为代表的密集监督检测器相比，匈牙利匹配提供了相对稀疏的监督，常常导致模型的训练效率不高，难以发挥其最大潜力。为了解决这一问题，研究者们创新性地提出了基于RT-DETR的分层密集正监督方法，称为RT-DETRv3。他们首创性地引入了...