python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml # train on multi-gpu export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 torchrun --nproc_per_node=4 tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml 2、推理 python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_c...
python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams trt=True --output_dir=output_inference 下表为导出模型输入输出节点信息: 通过该表,我们可以看出,该模型存在三个输入与两个输...
RT-DETR提供了四种模型进行选择,具体的模型选型可以根据自己数据集的情况选取精度与速度相适应的模型,本次采用RT-DETR-R101 3.1 找到配置文件 配置文件在PaddleDetection/configs/rtdetr/rtdetr_r101vd_6x_coco.yml,主要包含五个部分,为了方便更改,将其copy到根目录下 3.2 修改配置文件 找到配置文件后,需要对其进行...
编写配置文件:根据RT-DETR的官方文档,编写配置文件,指定训练集、验证集、学习率、训练轮数等参数。 训练模型:使用RT-DETR提供的训练脚本,运行训练命令,开始训练模型。 监控训练过程:通过TensorBoard等工具监控训练过程中的损失、精度等指标,确保模型训练正常进行。 三、模型转换 训练完成后,我们需要将模型转换为适合部署...
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化。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。
首先需要替换相应的配置文件。配置文件在/home/aistudio/config目录下,大家可以自行查看! In [37] !rm -rf /home/aistudio/PaddleDetection/configs/rtdetr/_base_ !rm /home/aistudio/PaddleDetection/configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml !rm /home/aistudio/PaddleDetection/configs/runtime.yml !rm ...
首先,进入文件路径 【PaddleDetection/configs/rtdetr/base/rtdetr_r50vd.yml】修改 DETR 的导出配置: 其次,进入文件路径 【PaddleDetection/ppdet/modeling/architectures/detr.py】将后处理输出合并下,便于部署 注意,此处输出的 score 默认是没有归一化的,如果想一步到位的可以直接加 sigmoid 处理下。不过问题不大,...
步骤一:准备环境 安装OpenVINO:从Intel官网下载并安装OpenVINO工具套件。 配置环境:设置环境变量,确保OpenVINO的库和工具在命令行中可用。 步骤二:模型转换 导出模型:首先,确保你的RT-DETR模型是从支持的深度学习框架(如PyTorch)中导出的,并保存为ONNX格式。 使用Model Optimizer转换模型:OpenVINO的Model Optimizer工具可以...
通过最新推出的PaddleX 3.0,使用RT-DETR-R50模型来开发构建非机动车未带头盔监测识别系统,助力巡检来降低道路交通事故。 并结合Gradio形成可视化操作页面,但是由于电脑木有摄像头,因此采用的是图片上传形式,并非实时监测,后续可修改;环境配置 开始过程还是进行PaddleX 3.0环境的配置,它提供了一系列预训练模型,这些模型可...