具体而言,与RT-DETR相比,采用6倍训练计划,我们的方法显示R18、R34、R50和R101主干分别提高了1.6%、1.0%、0.3%和0.3%。与RT-DETRv2相比,我们在6x/10x训练计划下评估了R18和R34骨干,我们的方法分别提高了1.4%/0.8%和0.9%/0.2%。此外,由于我们提出的辅助密集监督分支仅用于训练,因此我们的方法保持了与RT-DETR和...
RT-DETR在训练时将IoU引入查询选择的监督信号,使得被选择的特征在分类和定位两个维度上都更加准确,从而提供更高质量的初始目标查询,加速解码器的收敛。 综上,IoU-aware Query Selection负责从编码器特征中挑选出高质量的初始目标查询,为解码器提供一个更好的起点。
具体而言,与RT-DETR相比,采用6倍训练计划,我们的方法显示R18、R34、R50和R101主干分别提高了1.6%、1.0%、0.3%和0.3%。与RT-DETRv2相比,我们在6x/10x训练计划下评估了R18和R34骨干,我们的方法分别提高了1.4%/0.8%和0.9%/0.2%。此外,由于我们提出的辅助密集监督分支仅用于训练,因此我们的方法保持了与RT-DETR和...
最近PaddleDetection的develop分支中新出了RT-DETR的实时端到端目标检测框架,RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。通过高效的混合编码器,解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征。此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应用。 RT-DETR...
RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集CSPhD-winston 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5103 1 06:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救...
在数据增强和训练策略部分，RT-DETR采用基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和Resize，并在验证和推理时图像的输入尺寸统一为640。训练策略同样采用AdamW优化器，训练在COCO train2017数据集上进行6x，即72个epoch。RT-DETR通过改进Query Selection和Decoder，进一步提高了精度。其中Query Selection通过在训练期间...
(4)Head和Loss:和DINOHead基本一样,从RT-DETR的配置文件其实也可以看出neck+transformer+detr_head其实就是一整个Transformer,拆开写还是有点像YOLO类的风格。而训练加入了IoU-Aware的query selection,这个思路也是针对分类score和iou未必一致而设计的,改进后提供了更高质量(高分类分数和高IoU分数)的decoder特征; ...
为了加速训练收敛并提高性能,Zhu等人建议引入多尺度特征,并提出Deformable Attention机制以减少计算。然而,尽管注意力机制的改进减少了计算开销,但输入序列长度的急剧增加仍然导致编码器成为计算瓶颈,阻碍了DETR的实时实现。 如 所述,编码器占GFLOP的49%,但在Deformable DETR中仅占AP的11%。为了克服这一障碍,作者分析了...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块,以替代冗余的多尺度自注意力层,通过重新设计轻量化的混合编码器,实现了实时 DETR;而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略,通过训练额外的一对一检测头,对密集 anchor 预测进行自动筛选,避免了 NMS 后处理,显著提升了速度。此外,YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力机制,...
首先是训练代码,tools下的train.py为启动文件,里面需要我们指定相应的配置文件: parser.add_argument('--config', '-c', default="/rtdetr_pytorch\configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_coco.yml",type=str, ) 1. 该配置文件中还加载了数据集配置文件、优化器等 ...