本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置;3)高效和HGBlock结合; 总有一种改进适用你的数据集,完成涨点工作并进…
原始rtdetr-r18 map0.5为0.67 rtdetr-r18-EMA_attention map0.5为0.691 rtdetr-r18-EMA_attentionC3 map0.5为0.72 rtdetr-r18-EMA_attentionC31 map0.5为0.718 1.钢铁缺陷数据集介绍 NEU-DET钢材表面缺陷共有六大类,分别为:'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches'...
5.4、 复现论文中 attention map 的绘制 10:19 6.0、Deformable Convolution |可变形卷积 12:04 6.1、Deformable DETR |Abstract 算法概述 11:24 6.2、Deformable DETR|backbone 、MultiHeadAttention 公式讲解 15:19 6.3、Deformable DETR|Deformable Attention、MSDeformAttention、流程讲解 15:02 番外|torchvisi...
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》,在该文章中,我们基于 OpenVINOPython API向大家展示了包含后处理的 RT-DETR 模型的部署流程,但在实际工业应用中,我们为了与当前软件平台集成更多会采用C++平台,因此在本文中,我们将基于...
5103 1 06:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救了,手把手教你完成YOLOv8 PyQt5界面搭建,YOLOv8检测系统 1249 0 09:44 App [01]YOLOv8快速复现 865 0 04:03:15 App YOLO系列迭代这么多,最适合学...
专栏链接:RT-DETR剑指论文专栏,持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR 目录 一、本文介绍 二、原理介绍 2.1 可编程梯度信息 2.1.1 辅助可逆分支 2.1.2 多级辅助信息 2.2 Generalized ELAN 三、核心代码 四、手把手教你添加双主干网络 4.1 修改一 ...
@lyuwenyu 大佬您好,我在复现rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco的效果时,训完发现mAP=0.522,距离0.53还是有点差距。唯一的区别应该就是batchsize=4并且是单卡训练,只能加个梯度累计,加在了ppdet/engine/trainer.py里面: def train(self, validate=False): self.accumulate_batchs_num = 2 """ 省略中间代码 """ ...
复现环境 Environment 使用的aistudio的环境: 项目为 RTDETR-INSECT:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6531666?sUid=466051&shared=1&ts=1689235332613 Bug描述确认 Bug description confirmation 我确认已经提供了Bug复现步骤、代码改动说明、以及环境信息,确认问题是可以复现的。I confirm that the bug...
RT-DETR:实时端到端物体检测器 lyuwenyu/RT-DETR:[CVPR 2024] 官方 RT-DETR (RTDETR paddle pytorch),实时检测变压器,DETR 在实时物体检测上击败 YOLO。🔥 🔥 🔥 代码语言:javascript 复制 https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR?tab=readme-ov-file ...