RT-DETR的改进创新 去除NMS,端到端训练 传统的物体检测模型,如YOLO和Faster R-CNN,通常依赖于NMS(非最大抑制)来从多个重叠的边界框中选择最优框。NMS过程虽然有效,但会增加额外的计算开销,降低检测速度。RT-DETR的最大创新之一是完全去除了NMS步骤,采用了端到端的Transformer架构,直接在输出中生成最终的物体检测结...
此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应用。RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS...
一、本文介绍本文记录的是利用显式视觉中心EVC优化RT-DETR的目标检测网络模型。利用EVC改进颈部网络,通过轻量级MLP和可学习视觉中心机制LVC能够同时 捕获全局长程依赖和保留局部角落区域信息,在结构简单、体积轻…
性能与效率的完美平衡:在替换RT-DETR的主干网络后,EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度,还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术,进一步提升了模型的推理速度,为用户带来更加流畅的使用体验。 广泛的应用潜力:得益于EfficientFormerV2的出色表现,改进后的RT-DETR在实时目标检测、...
专栏地址:RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、PPA 介绍 HCF-Net: Hierarchical Context Fusion Network for Infrared Small Object Detection 2.1 原理 2.1.1 多分支特征提取原理 采用多分支特征提取策略,通过不同分支提取不同尺度和层次的特征。利用局部、全局和串行卷积分支,...
这期给大家带来最新的RTDETR改进点介绍支持DCNV4使用具有高低频信息提取的搞笑注意力机制HiLo改进AIFI.使用High-level Screening-feature Pyramid Networks改进RTDETR、YOLOV5-DETR、YOLOV8-DETR的Neck。github:https://github.com/z1069614715/objectdetection_scr, 视频播
这期给大家主要介绍RTDETR最新的一期更新:1. 新增CVPR2024-RMT主干,并支持RetBlock改进RepC3.2. 新增2024年新出的Efficient Local Attention,并用其对HSFPN进行二次创新.3. 使用CVPR2021-CoordAttention对HSFPN进行二次创新.RTDETR改进项目汇总:https://blog.csdn.net/qq_
基于改进RT-DETR的路面坑槽检测模型 在现代交通基础设施中,路面坑槽如同潜藏的怪兽,时刻威胁着行车安全。传统的路面坑槽检测方法犹如盲人摸象,效率低下且不准确。然而,随着科技的发展,一种名为RT-DETR的模型应运而生,它就像是一位拥有火眼金睛的侦探,能够迅速准确地发现路面上的坑槽。 RT-DETR模型的核心在于其...
1、本发明针对现有技术中存在的缺点和不足,提出了一种能够在兼顾实时性的同时,有效提升对多尺度目标的检测效果的基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测方法。 2、本发明通过以下措施达到: 3、一种基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测方法,其特征在于,首先在rt-detr的主干网络引入fasterblock模块,重新构建了re...
本文记录的是基于FCAttention模块的RT-DETR目标检测改进方法研究。FCAttention是图像去雾领域新提出的模块能够有效整合全局和局部信息、合理分配权重的通道注意力机制,使得网络能够更准确地强调有用特征,抑制不太有用的特征,在目标检测领域中同样有效。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失...