RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)是一种实时目标检测模型,通过以下步骤,你可以使用RT-DETR训练自己的数据集: 1. 准备自定义数据集 首先,你需要准备一个包含标注信息的图像数据集。标注信息通常以YOLO格式(即每行表示一个边界框,格式为class_id x_center y_center width height)存储在文本文件中。确保你的...
模型配置文件 数据配置文件 三、模型训练 python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml --eval 四、模型预测 python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml -o weights=./output/rtdetr_r50vd_6x_coco/model_final.pdparams --infer_img=00000.bmp # VOC2...
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...
作者您好,我在使用pytorch版本rt-detr训练自己数据集时,num_classes设为 真实类别数+1 能正常训练,但设为 真实类别数 时出现以下报错,另外使用paddle版本的时候没这个问题File "C:\pycharm project\RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\tools..\src\zoo\rtdetr\matcher.py", line 99, in forward cost_giou = -gene...
二、模型训练 在部署RT-DETR之前,我们可以选择训练自己的模型或使用预训练模型。这里我们将简要介绍如何训练自己的模型。 数据准备 首先,我们需要准备用于训练的数据集。数据集应包含带有标注信息的图像文件,如COCO、Pascal VOC等。 训练步骤 编写配置文件:根据RT-DETR的官方文档,编写配置文件,指定训练集、验证集、学习...
我们使用RT-DETR-X进行原图数据集训练,RT-DETR-X在backbone上采用paddle自研的HGNetv2,预训练模型采用PPHGNetV2_X,精度高速度快,非常适合实时目标图像检测场景。 在部署方面,RT-DETR可以导出onnx,使用onnxruntime部署推理,同时支持paddleinference部署套件
势不可挡!RT-DETR大升级:实时检测Transformer基线 速度与精度我全都要! 7259 2 7:52 App RT- DETR | 4、CCFM 1849 -- 7:27 App RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集 1万 1 0:33 App YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8...
基于DETR的人脸伪装检测 YOLOv7训练自己的数据集(口罩检测) YOLOv8训练自己的数据集(足球检测) YOLOv5:TensorRT加速YOLOv5模型推理 YOLOv5:IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU 玩转Jetson Nano(五):TensorRT加速YOLOv5目标检测 YOLOv5:添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制 YOLOv5:yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标...
修改数据集配置文件:RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\dataset\coco_detection.yml修改训练集与测试集路径,同时修改类别数。 随后便可以开启训练:该文件中指定epochs RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\rtdetr\include\optimizer.yml 1. 首次训练,需要下载骨干网络的预训练模型 ...
最后再介绍训练RT-DETR的训练配置。 一、数据预处理 1.1 训练阶段的数据增强 首先,我们来介绍RT-DETR模型在训练阶段所使用到的数据预处理与数据增强策略,下方的图1展示了官方RT-DETR项目所采用的策略,可以看到,和SSD的数据增强策略是一致的,包括随机颜色扰动(RandomDistort)、随机扩展(RandomExpand)、随机剪裁(Random...