优势:消除了传统检测流程中手工设计的锚点和NMS组件。相反,它采用二分匹配,并直接预测一对一的物体集合。通过采用这种策略,DETR简化了检测流程,并缓解了NMS引起的性能瓶颈。 不足:训练收敛速度慢和查询优化困难 Deformable-DETR 通过增强注意力机制的效率,使用多尺度特征加速训练收敛 Conditional DETR(互注意力解耦内容...
(5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 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...
最后，RT-DETR通过改进编码器的结构设计和查询选择策略，提高了模型的准确性，同时保持了计算效率。实验结果表明，RT-DETR在速度和准确性方面具有显著优势，能够满足实时目标检测的需求。
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...
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...
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-DETR 采用了一种新的注意力机制,能够更好地捕获物体之间的关系,并减少计算量。此外,RT-DETR 还引入了一种基于时间的注意力机制,能够更好地处理视频数...
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-DETR 采用了一种新的注意力机制,能够更好地捕获物体之间的关系,并减少计算量。此外,RT-DETR 还引入了一种基于时间的注意力机制,能够更好地处理视频数...
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-DETR 采用了一种新的注意力机制,能够更好地捕获物体之间的关系,并减少计算量。此外,RT-DETR 还引入了一种基于时间的注意力机制,能够更好地处理视频数...
epoll是Linux内核中一种可扩展的IO事件处理机制,可替代select和poll的系统调用。处理百万级并发访问性能更佳。 二、select的局限性 (1)文件描述符越多,性能越差。单个进程中能够监视的文件描述符存在最大的数量,默认是1024(在linux内核头文件中定义有 #define _FD_SETSIZE 1024),当然也可以修改,但是文件描述符数量...