RT-DETR系统中的检测头变换器解码器(transformer decoder)部分,包括辅助预测头,是该系统的核心组成之一。变换器解码器在RT-DETR中扮演了重要角色,主要负责处理经过混合编码器加工后的特征,并对这些特征进行目标检测。这一部分的设计是基于Transformer架构的,该架构已在自然语言处理领域取得了巨大成功,并在最近几年逐渐被...
RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR检测头融入YOLOv8,我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力,打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现,还...
进入DETR 和 RT-DETR,它们解决了这些问题。虽然 DETR 模型可以解决 YOLO 的 NMS 问题,但其高昂的计算成本使得它们无法满足实时检测的需求,从而失去了 NMS 无架构的速度优势。这使我们转向了 RT-DETR,它是基于 DETR 的,但有了显著的改进。 DETR和RT-DETR是如何解决NMS问题的? 为了解决NMS带来的问题,开发了DETR(...
RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR检测头融入YOLOv8,我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力,打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现,还...
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 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
简介:加速44%!RT-DETR量化无损压缩优秀实战 RT-DETR 模型是飞桨目标检测套件 PaddleDetection 最新发布的 SOTA 目标检测模型。其是一种基于 DETR 架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取得了 SOTA 性能。在实际部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率能力,本文使用飞桨模型压缩工具 PaddleSlim 中的自动压...
在目标检测领域,Transformer模型凭借其强大的特征提取和上下文建模能力,逐渐崭露头角。然而,传统的DETR模型在推理速度上存在明显的不足,难以满足实时应用的需求。为了解决这个问题,RT-DETR(Real-Time DETR)应运而生,通过一系列优化措施,实现了在保持高精度的同时,大幅提升推理速度。 一、RT-DETR的核心思想 RT-DETR的...
RT-DETR是第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器。其效率来源于框架设计和匈牙利匹配。然而与YOLO系列等密集的监督检测器相比,匈牙利匹配提供了更稀疏的监督,导致模型训练不足,难以达到最佳结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,称为RT-DETRv3。首先引入了一个基于CNN的辅助分支...
RT-DETR(Real-Time Detection, Embedding, and Tracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型,它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。本文将详细介绍RT-DETR的网络结构、数据集获取、环境搭建、训练、推理、验证、导出及部署流程。 一、RT-DETR网络结构 ...
RT-DETR是第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器。其效率来源于框架设计和匈牙利匹配。然而与YOLO系列等密集的监督检测器相比,匈牙利匹配提供了更稀疏的监督,导致模型训练不足,难以达到最佳结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,称为RT-DETRv3。