凭借这些创新，D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP)，远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手，成为实时目标检测领域新的领跑者。目前，D-FINE 的所有代码、权重以及工具已开源，包含了详细的预训练教程和自定义数据集处理指南。研究团队分别使...
RT-DETRv3的性能明显优于现有的实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18/RT-DETRv2-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP(+1.6%/+1.4%),同时保持了相同的耗时。同时它只需要一半的时间就可以达到类似的性能。此外,RT-DETRv3-R101以54.6%的AP性能超越YOLOv10-X。 总结来说,本文的...
RT-DETRv3的性能明显优于现有的实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18/RT-DETRv2-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP(+1.6%/+1.4%),同时保持了相同的耗时。同时它只需要一半的时间就可以达到类似的性能。此外,RT-DETRv3-R101以54.6%的AP性能超越YOLOv10-X。 总结来说,本文的...
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 也引入了自注意力机制,进...
这两类模型的重要突破,实质上得益于相互借鉴和融合。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。
现在你有了你的模型(在rtdetrv2_pytorch目录中的model.onnx文件)。你可以进入运行模型部分。 将YOLO-NAS导出到ONNX 与模型的GitHub页面上的其他模型相比,YOLO-NAS模型 为了导出YOLO-NAS模型,你需要安装super_gradients库,然后运行以下Python代码。模型变体是YOLO_NAS_S、YOLO_NAS_M、YOLO_NAS_L。
这两类模型的重要突破,实质上得益于相互借鉴和融合。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。
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 也引入了自注意力机制,...
这两类模型的重要突破,实质上得益于相互借鉴和融合。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。
这两类模型的重要突破,实质上得益于相互借鉴和融合。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。