这是因为在目标检测任务中,随着目标尺寸的增大,需要更能关注到整体轮廓的特征图来有效捕捉大目标特征。 三、添加大目标的检测层后的网络结构 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 (四个检测头)blog.csdn.net/qq_42591591/arti
rtdetr-l原始模型结构如下: # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr# Parametersnc:1# number of classesscales:# model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n-cls.ya...
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 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...
与基准模型RT-DETR 相比,改进后的模型精确率提升2.7%,召回率提升 2. 1%,mAP 提升3%,模型大小减少 48.4%,参数量减少 50.4%,GFLOPs 下降 55.4%,在检测速度上每秒检测帧数提高了24.3,同时兼顾了检测精度和检测速度,更契合铁路施工现场检测的硬件要求,改进...
具体来说,RT-DETR选择DINO的decoder,使用了具体线性复杂度的deformable attention,同时,在训练阶段,使用到了DINO的“去噪思想”来提升双边匹配的样本质量,加快训练的收敛速度。整体来看,RT-DETR的检测头几乎就是把DINO的照搬了过来,当然,其中的一些边边角角的操作给抹掉了,尽可能达到“精简”的目的。
简介:YOLOv11改进策略【Head】| 引入RT-DETR中的RTDETRDecoder,替换检测头 一、本文介绍 本文记录的是基于RTDETRDecoder模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。RT-DETR的Decoder&Head模块通过不确定性最小化查询选择,能为解码器提供高质量的初始object queries,从而提高对目标物体的分类和定位准确性。相比v11原始的检测...
RT-DETR通过在模型设计中引入轻量化技术,进一步提高了模型的推理速度。相比于传统的大型卷积神经网络(CNN),RT-DETR使用了更加高效的Transformer架构,减少了参数量和计算量。 轻量化模型结构:通过减少不必要的层次和模块,RT-DETR在确保检测精度的同时,降低了计算开销,使得模型更适合嵌入式设备和边缘计算。
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。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
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...
基于视觉变换器的实时物体检测器 概述 实时检测转换器RT-DETR)由百度开发,是一种尖端的端到端对象检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它基于 DETR(无 NMS 框架)的思想,同时引入了基于 conv 的骨干和高效混合编码器,以获得实时速度。RT-DETR 通过解耦尺度内交互和跨尺度融合,高效处理多尺度特征。该模型适应性...