在原本的DETR类目标检测算法中,推理是采用权重文件与模型结构代码相结合的方式,而在RT-DETR中,则采用onnx模型文件来进行推理,即只需要该模型文件即可。 首先是将pth文件与模型结构进行匹配,从而导出onnx模型文件 """by lyuwenyu """ import os import sys sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(o...
一、原生onnx+ort推理方式 使用以下命令抽取出模型配置文件和模型参数文件: pythontools/export_model.py-cconfigs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml-oweights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.pdparamstrt=True--output_dir=output_inference 转化模型为onnx形式: ...
比如：DETR最后一张图片，真值有2个bounding box（框，简称：bbox），DETR中会固定预测出100个bbox框...
灵活的推理速度调整：RT-DETR支持通过使用不同数量的解码器层来灵活调整推理速度，而无需重新训练，这使...
RT-DETR是基于DETR(DEtection TRansformer)模型进行改进的。DETR的核心思想是通过Transformer结构进行物体检测,摒弃了传统的卷积神经网络(CNN)中对物体位置的预测和边界框回归,而是采用了全局自注意力机制来直接生成检测结果。 然而,DETR在实时性方面表现欠佳,主要由于其较长的推理时间和计算复杂度。为了弥补这一缺点,RT-...
rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco 96.26% 18.32 4.6 模型推理 我们可以通过以下命令在单张GPU上推理文件中的所有图片。 In [ ] !python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco.yml -o weights=output/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco/best_model.pdparams --infer_dir=/home/aistudio/work/...
RT-DETR 目标检测视频推理,事实上,进行视频推理的过程与单张图片的过程及其类似,就是将原本的视频切分为多帧图像后再进行推理即可。这里面涉及到Image
使用YOLO-WORLD预测(不包括Patch-Based) 模型:yolov8x-worldv2.pt 预测结果跟原图一样: 使用YOLO-WORLD预测(使用SAHI) 模型:yolov8x-worldv2.pt(相同模型) 预测结果有改善,但还是很糟糕: 预测使用 RTDETR 和 RTDETR Patch-Based 基本RTDETR推理 RTDETR Patch-Based的推理(效果最佳)...
百度的这篇文章首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响,并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟,作者提出了一种实时检测Transformer(RT-DETR),这是第一个实时DERT端到端目标检测器。具体而言,设计了一种高效的混合编码器,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征,并提出了IoU感...