DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 resnet各个版本介绍 YOLOv8版本目前只支持rtdetr-l、rtdetr-x两个版本 Padd...
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...
一、本文介绍本文记录的是基于SwinTransformer的RT-DETR目标检测改进方法研究。本文利用SwinTransformer替换RT-DETR的骨干网络,Swin Transformer的作用在于同时包含层次化特征表示和基于移位窗口的自注意力机制,…
本文记录的是基于U-Net V2的RT-DETR目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换RT-DETR的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域,增强对关键区域特征的提取,进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt...
RT-DETR 模型分析 在对 RT-DETR 量化压缩前，我们对它进行了分析。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-...
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,应该就是常见的s m l x分大中小几个版本,不过可能由于还要对比众多高精度的DETR系列所以只公布了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...
RT-DETR 模型分析 在对RT-DETR 量化压缩前,我们对它进行了分析。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...
01 RT-DETR 模型准备 PaddleDetection 中提供了官方训练好的使用了不同 backbone 的模型,我们直接使用这些模型作为原始的模型即可。在 PaddleDetection 的环境下按照其流程将模型导出成为静态图模型,这些静态图用于量化压缩和部署测试。 python tools/export_model.py-c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \-...
01 RT-DETR 模型准备PaddleDetection 中提供了官方训练好的使用了不同 backbone 的模型,我们直接使用这些模型作为原始的模型即可。在 PaddleDetection 的环境下按照其流程将模型导出成为静态图模型,这些静态图用于量化压缩和部署测试。 python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \ ...
另外,考虑到多样化的应用场景,实时检测器通常会提供多个不同尺度的模型,RT-DETR 同样可以进行缩放,我们通过调整 CCFM 中 RepBlock 的数量和 Encoder 的编码维度分别控制 Hybrid Encoder 的深度和宽度,同时对 backbone 进行相应的调整即可实现检测器的缩放。