参数说明:size表示内核需要监控的最大数量,但是这个参数内核已经不会用到,只要传入一个大于0的值即可。当size<=0时,会直接返回不可用,这是历史原因保留下来的,最早的epoll_create是需要定义一次性就绪的最大数量;后来使用了链表以便便维护和扩展,就不再需要使用传入的参数。 返回:返回该对象的描述符,注意要使用 cl...
计算RTO(β 值一般在1.3到2.0之间)。公式为: RTO = min [ UBOUND, max [ LBOUND, (β * SRTT) ] ] 说明: UBOUND是最大的timeout时间,上限值 LBOUND是最小的timeout时间,下限值 优点: 算法简单 RTT连续采样(包括正常和重传),采样简单 缺点: RTT采样方案,不能反应真实网络,即正常和重传区分不开 参数...
第二步:仍然用ImageNet模型初始化前置网络参数,但是使用上一步RPN网络产生的proposal作为输入,训练一个Fast-RCNN网络 第三步:使用第二步的Fast-RCNN网络参数初始化一个新的RPN网络,但是把RPN、Fast-RCNN共享的那些卷积层的learning rate设置为0,也就是不更新,仅仅更新RPN特有的那些网络层,重新训练,此时,两个网络...
在实验结果部分，RT-DETR在Microsoft COCO数据集上进行了大量实验，验证了其在速度和准确性方面的优势。与SOTA实时端到端目标检测器相比，RT-DETR在速度和准确性方面都优于同等规模的YOLO检测器。与实时检测器相比，RT-DETR在准确性、速度和参数数量方面都有显著提高。与端到端检测器相比，RT-DETR在所有...
极致轻量化设计:EfficientFormerV2通过精心设计的网络架构和细粒度的联合搜索策略,实现了与MobileNet相当的模型尺寸,极大地减少了模型参数,使得RT-DETR在边缘计算和移动设备上的部署变得更加轻松高效。 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...
作者大大你好,关于RTDETR的推理时间,我有一些疑问... 我在3块不同的显卡上(分别是4090, T4, 3050 Laptop)都测试过RTDETR-R18转tensorrt后的推理时间,并与按照Benchmark中的方法添加NMS后的YOLOv8s进行了比较,转换相关的参数都是默认的,并且测速用的是trtexec。 我的
相比baseline RT-DETR,D-FINE-L 和 D-FINE-X 大幅降低了参数量和计算复杂度。在推理速度显著提升的同时,分别取得了 1.8% 和 3.2% 的显著性能提升。 更轻量化的 D-FINE-S 和 D-FINE-M 在 T4 GPU 上分别以 3.49 ms (287 FPS) 和 5.62 ms (178 FPS) 的时延下取得了 48.5% 和 52.3% 的 AP,超过...
此外,针对RT-DETR参数量较大,难以在计算资源有限的边缘设备上部署的问题,我们设计了一种EMA-Faster Net骨干网络,并将颈部网络的AIFI模块替换为LPE-AIFI模块.最后,我们采用TensorRT进行加速,并将模型部署到Jetson Orin Nano边缘计算设备上.实验结果表明,改进后的RT-DETR模型与具有相似参数量的YOLOv8s相比,其召回率高...
paddleDetection里rt-detr文档有 参数量和计算量统计 但是似乎跑不了(接口不对) paddle.flops(model, None, blob, custom_ops=None, print_detail=False) 参数位置不对,以及flops里的input_size只支持是个list 虽然是paddleDetection仓库,但还是在这里问了,那边东西太