这些模块提高了收敛速度,改善了RT-DETR的整体性能。由于这些模块仅在训练阶段参与,因此它们不会影响RT-DETR的推理耗时。 详解RT-DETRv3 方法概览 RT-DETRv3的整体结构如图2所示。我们保留了RT-DETR的整体框架(以黄色突出显示),并额外引入了我们提出的分层解耦密集监督方法(以绿色突出显示)。最初,输入图像通过CNN骨干...
我们对照着Deformable-DETR的结构图来观察一下输入参数,首先是Query Feature,其对应的参数是self.with_pos_embed(tgt, query_pos_embed),Reference Point的维度为torch.Size([4, 498, 1, 4]),在计算时,我们只选用中心点坐标即可,Input Feature Maps对应的是memory,即Encoder输出的特征图。 关于这个过程的代码,我...
博主首先使用官方代码进行讲解,在后面还会对YOLOv8集成的RT-DETR代码进行讲解,之所以这样安排很大程度上是因为官方代码相较而言更容易理解,而YOLOv8中集成的RT-DETR代码更加具有通用性与规范性,因为里面多是以配置文件的形式来编写的,在理解上或许不够直观。 那么,我们便开始RT-DETR的学习吧,首先需要了解其创新点: ...
一、本文介绍本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念,通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本,同时减少扩展比率并增加宽度,降低延迟…
RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型 本文分享自华为云社区《高性能网络设计秘笈:深入剖析Linux网络IO与epoll》,作者: Lion Long 。 一、epoll简介 epoll是Linux内核中一种可扩展的IO事件处理机制,可替代select和poll的系统调用。处理百万级并发访问性能更佳。
适配pytorch版本的rtdetr,出现报错,按官网的适配方法,用amp,融合优化器,无改变网络内部结构 一、问题现象(附报错日志上下文): [ERROR] RUNTIME(2468852,python):2024-04-03-11:37:01.722.640 [engine.cc:1628]2468852 ReportExceptProc:[FINAL][FINAL]Task exception! device_id=0, stream_id=16, task_id=...
Transformer+目标检测!耗时完爆YOLOv10! 百度最近推出了一款名为RT-DETRv3的实时端到端目标检测算法,其性能和速度都超越了YOLOv10。RT-DETRv3基于Transformer架构,是DETR模型的进一步优化版 - AI不知名人士于20241028发布在抖音,已经收获了2049个喜欢,来抖音,记录美
本文独家改进:VanillaNet助力RT-DETR ,替换backbone,简到极致、浅到极致!深度为6的网络即可取得76.36%@ImageNet的精度,深度为13的VanillaNet甚至取得了83.1%的惊人性能。 推荐指数:五星 1.VanillaNet 论文:https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf
专栏地址:RT-DETR改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、EfficientViT结构详解 EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Resolution Dense Prediction 2.1 结构 2.1.1 骨干(Backbone) 遵循标准设计,由输入干(input stem)和四个阶段组成,特征图大小逐渐减小,通道数逐渐增加。在...
一、本文介绍本文记录的是利用焦点调制模块Focal Modulation改进RT-DETR的方法研究。Focal Modulation利用深度可分离卷积层实现的焦点语境化来编码从短到长范围的视觉语境,通过门控聚合有选择性地为每个查询标记…