此外,本文提出的检测器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。 RTDETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。 本文转载自集智书童 ...
带有辅助预测头的解码器迭代地优化对象查询以生成方框和置信度分数。 官方数据如下: backbone:飞桨团队采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DE...
此外,本文提出的检测器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。 RTDETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。 本文转载自集智书童 ...
RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们设计了一个高效的混合编码器,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征,并提出了IoU感知的查询选择机制,以优化解码器查询的初始化。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。R...
简介:YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8(二) 4、The Real-time DETR 4.1、方法概览 所提出的RT-DETR由Backbone、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer解码器组成。模型体系结构的概述如图3所示。 具体来说: 首先,利用Backbone的最后3个阶段的输出特征作为编码器的输入; ...
解码器:通过辅助预测头迭代优化目标查询,生成边界框和置信度得分。 二、数据集获取 RT-DETR的训练和验证需要数据集支持,常用的数据集包括COCO等。获取数据集的途径有多种,如从官方网站下载、使用开源数据集平台等。对于COCO数据集,可以从其官方网站或相关开源平台下载。 三、环境搭建 为了成功运行RT-DETR,需要搭建相...
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...
首先,RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构。编码器负责将输入图像转换为一组特征向量,这些特征向量被送入解码器进行处理。在解码器中,每个特征向量都与查询向量进行交互,形成一个注意力权重图。该图进一步被用来指导特征提取和物体检测,生成最终的检测结果。 然而,RT-DETR对其进行了大量优化,以降低计算成本并...
为了解决这一问题，研究者们创新性地提出了基于RT-DETR的分层密集正监督方法，称为RT-DETRv3。他们首创性地引入了基于CNN的辅助分支，为编码器的特征表示提供了更为密集的监督，同时通过协同工作提高解码器的训练效果。此外，研究团队还设计了一种涉及自我扰动的全新学习策略，以丰富阳性样本的标签分配，使得模型训练的...
RT-DETR概述。我们首先利用主干的最后三个阶段{S3, S4, S5}的特征作为编码器的输入。高效混合编码器通过尺度内特征交互(AIFI)和跨尺度特征融合模块(CCFM)将多尺度特征转化为图像特征序列。使用iou感知查询选择来选择固定数量的图像特征作为解码器的初始对象查询。最后,带有辅助预测头的解码器迭代优化对象查询以生成方框...