整体来说,RT-DETR的模型结构可以分为两大部分,分别是图像编码器和Transformer解码器,如下图所示。 图3. 基于Transformer的通用视觉目标检测的主流框架结构 图像编码器的作用就是将输入进来的浅层的像素做一次充分的压缩,从中提取出对本任务有益的高级特征,例如,我们可以使用Vision Transformer来达到这一目的,或者使用...
对于数据增强和训练策略部分,RT-DETR的数据增强采用的是基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和Resize,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与DETR系列的处理方式有较大的不同,主要是为了满足实时性的要求。RT-DETR的训练策略则是和DETR系列基本相同,优化器同样采用AdamW,默认在COCO train2017上训练6x,即 72...
【前言】RT-DETR是由百度近期推出的DETR-liked目标检测器,该检测器由HGNetv2、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer编码器组成,整体结构如下所示。 本文将采用RT-DETR两种不同风格的onnx格式,使用onnxruntime20行代码,无需nms操作即可实现简易部署推理. 一、原生onnx+ort推理方式 使用以下命令抽取出模型配置文件...
RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成,分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层,此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算,这些操作均可进行量化,从模型结构上分析来看,RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的...
RT-DETR支持通过使用不同数量的解码器层来灵活调整推理速度,而无需重新训练,这使得模型能够适应不同的...
二:DETR的结构 DETR的整体结构Transformer类似:Backbone得到的特征铺平,加上Position信息之后送到一堆...
首先,RT-DETR采用了更小的特征图来减少计算量。通过减小特征图的尺寸,可以在保持目标检测性能的同时降低计算成本。此外,RT-DETR还采用了轻量级的解码器结构,进一步减少了计算量。 其次,RT-DETR采用了前向传递的方式进行物体检测。传统的DETR模型使用迭代优化算法进行物体检测,这在实时应用中是不可行的。RT-DETR通过...
Deformable DETR模型学习记录 Decoder参数 输入Decoder的参数如下: out_bboxes, out_logits = self.decoder( target, init_ref_points_unact, memory, spatial_shapes, level_start_index, self.dec_bbox_head, self.dec_score_head, self.query_pos_head, ...
RT-DETR模型结构 (1)Backbone:采用了经典的ResNet和百度自研的HGNet-v2两种,backbone是可以Scaled,HGNetv2的L和X两个版本,也分别对标经典的ResNet50和ResNet101,不同于DINO等DETR类检测器使用最后4个stage输出,RT-DETR为了提速只需要最后3个,这样也符合YOLO的风格; ...