百度飞桨正式推出了—— RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer),一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。 RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,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。具体来说,RT-DETR 具有以下优势: 1、实时性能更佳:RT-DET...
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,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,我们将在 Python、C++、C# 三个平台实现 OpenVINO™ 部署 RT-DETR 模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-...
项目中所使用的代码已上传至OpenVINO™ Java API仓库中,GitHub网址为: https://github.com/Hmm466/OpenVINO-Java-API RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们设计了一个高效的混合编码器,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感知的查询选择机制,以优化解码器查询的初始...
「(2) 预处理图片数据」这一步主要对读取的本地图片数据进行处理,在此处我们定义了一个RtdetrProcess Class专门用于处理RT-DETR模型的输入输出数据,代码实现如下所示: image = cv.imread(image_path) rtdetr_process = RtdetrProcess([640,640],lable_path) im, im_info= rtdetr_process.preprocess(image) 「...
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,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,我们将在 Python、C++、C# 三个平台实现 OpenVINO 部署 RT-DETR 模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Op
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,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,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。
3.1 源代码直接测试 git clone https://github.com/Hmm466/OpenVINO-Java-API 3.2 编写测试类 public class RT_DETRTest { private OpenVINO vino; private String classerPath = "dataset/lable/COCO_lable.txt"; private String imgPath = "dataset/image/WechatIMG28.jpg"; ...
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,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,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Ope
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能 为什么会出现: YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Tr...
c++代码中我们定义的rtdetrpredictor模型推理类如下所示: class rtdetrpredictor{public: rtdetrpredictor(std::string model_path, std::string label_path, std::string device_name = "cpu", bool postprcoess = true); cv::mat predict(cv::mat image);private: void pritf_model_info(std::shared_...