RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成,分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层,此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算,这些操作均可进行量化,从模型结构上分析来看,RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的...
RT-DETR模型是飞表目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。它是一种基于DETR架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取了SOTA性能。在现实部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率,本文使…
RT-DETR模型是飞表目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。它是一种基于DETR架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取了SOTA性能。在现实部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率,本文使用飞模模型压缩工具PaddleSlim中的自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit)将针对RT-DETR进行量化压缩小...
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,这使得模型能够适应不同的...
C#部署yolov8官方提供rtdetr的模型,首先转成Onnx模型然后即可调用。测试环境:vs2019netframework4.7.2onnxruntime1.16.3opencvsharp==4.8.0, 视频播放量 382、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 5、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研
由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。 三、epoll的优点 (1)不需要轮询所有的文件描述符 (2)每次取就绪集合,都在固定位置 (3)事件的就绪和IO触发可以异步解耦 四、epoll函数原型 4.1、epoll_create(int size) ...
RT-DETR模型是飞表目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。它是一种基于DETR架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取了SOTA性能。在现实部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率,本文使用飞模模型压缩工具PaddleSlim中的自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit)将针对RT-DETR进行量化压缩小...
首先,RT-DETR采用了更小的特征图来减少计算量。通过减小特征图的尺寸,可以在保持目标检测性能的同时降低计算成本。此外,RT-DETR还采用了轻量级的解码器结构,进一步减少了计算量。 其次,RT-DETR采用了前向传递的方式进行物体检测。传统的DETR模型使用迭代优化算法进行物体检测,这在实时应用中是不可行的。RT-DETR通过...
以前的DETR模型,如Deformable DETR,通常会将来自多个尺度的特征图拉平成一个非常长的向量,这样做可以使不同尺度之间的特征相互交互,但会导致巨大的计算量和计算时间。RT-DETR认为这是当前DETR模型速度较慢的主要原因之一。 RT-DETR认为S5特征相对于较浅的S3和S4特征来说,具有更深、更高级和更丰富的语义特征。这些语...