对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 。RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DET...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 。 RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 D...
随着RT-DETR的出现,目标检测领域迎来了新的里程碑。在速度和精度上全面超越YOLOv8,RT-DETR以114FPS实现54.8AP,开启了目标检测的新纪元。
01和实时检测器对比 RT-DETR-L 在 COCO val2017 上的精度为 53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为 114,RT-DETR-X 的精度为 54.8% AP,FPS 为 74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 02 和端到端检测器对比 ...
然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现出优势。上述问题促使我们针对实时的端到端检测器进行探索,旨在基于 DETR 的优秀架构设计一个全新的实时检测器,从根源上解决 NMS 对实时检测器带来的速度延迟问题。 由此,我们正式推出了——RT-DETR (Real-Time ...
简介:飞桨推出实时检测器RT-DETR,以超越YOLOv8的精度成为业界领先的实时目标检测模型。RT-DETR结合了Transformer架构的高效性和DETR的灵活性,实现了高精度和实时性的完美平衡。本文详细解读RT-DETR的技术原理、实现细节以及实际应用价值,为非专业读者提供清晰易懂的技术视角。
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...