DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 resnet各个版本介绍 YOLOv8版本目前只支持rtdetr-l、rtdetr-x两个版本 Padd...
RT-DETR由百度开发,是一款端到端目标检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新训练。该模型在具有TensorRT的CUDA等加速后端方面表现出色,优于许多其他实时目标检...
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...
其中,RT-DETR-L实现了53.0%的AP(平均精度),同时在T4 GPU上实现了114FPS的速度。这一成绩不仅在速度上远超YOLOv8,而且在精度上也与之不相上下。另外,RT-DETR-X更是实现了54.8%的AP和74FPS的速度,无论在速度还是精度上都超过了相同规模的所有YOLO检测器。 除了RT-DETR-L和RT-DETR-X外,RT-DETR还有其他变体...
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。
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...
简介:YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8(二) 4、The Real-time DETR 4.1、方法概览 所提出的RT-DETR由Backbone、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer解码器组成。模型体系结构的概述如图3所示。 具体来说: 首先,利用Backbone的最后3个阶段的输出特征作为编码器的输入; ...
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv8中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往往能够达到一些特殊的效果(我个人猜测,所以我进行了一些实...
简介: YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理 RT-DETR由百度开发,是一款端到端目标检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新...
RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DETR 变体进行对比,而 RT-DETR-L / X 则用来和现有的实时检测器( YOLO 系列模型)进行对比。 对于数据增强和训练策略部分,我们的数据增强采用的是基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和 Resize ,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与 DETR 系列的处理方式有较大的...