如表2所示,对于小规模模型,RT-DETRv3-R18方法的性能分别优于YOLOv6-3.0-S、Gold-YOLO-S、YOLO-MS-S、YOLOv8-S、YOLOv9-S和YOLOv10-S 4.4%、3.3%、2.5%、2.5%、2.0%和2.4%。对于中尺度模型,RT-DETRv3的性能也优于YOLOv6-3.0-M、Gold-YOLO-M、YOLO-MS-M、YOLOv8-M、YOLOv9-M和YOLOv10-M。对...
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激活...
rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco 96.26% 18.32 单从本项目来看,mAP(0.50, 11point) 提升了 8.62 的百分点,average FPS 提升了 4.4 个点,是一个非常喜人的提升。可以看出RT-DETR在精度和速度上都是有着显著的提升,因此大家也可以在自己的项目中尝试使用这个模型,看看是否能够达到更好的效果。 学习本项目过程中,你...
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...
RT-DETR通过一次前向传递实现了物体检测,大大提高了检测速度。 此外,RT-DETR还采用了注意力模块来增强特征提取和目标检测的性能。注意力模块允许模型聚焦于图像中的关键区域,忽略不相关的背景信息。这有助于提高目标检测的准确性和鲁棒性。 总的来说,RT-DETR模型通过优化特征提取、降低计算成本和采用注意力机制等...
RT-DETR:实时目标检测新纪元</ 在目标检测领域,传统方法往往受限于CNN和Anchor机制,以及繁琐的非极大值抑制(NMS)步骤,这在推理性能上设定了瓶颈。然而,Transformer的DETR模型开启了全新的可能性,但其精度与YOLOv8相比仍有所差距。百度研究人员的创新之作RT-DETR,作为一款实时端到端目标检测器,正是...
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
在AX650N上运行RT-DETR时,耗时小于10ms,完全满足实时运行需求。后处理耗时仅为0.17ms,显著降低了CPU负载。随着Vision Transformer网络模型的快速发展,越来越多的AI应用将逐渐从云端迁移到边缘侧和端侧设备。我们已经分享了基于Transformer网络结构的适配成果,并期待未来更多端侧设备能够部署上优秀的...