labelme2coco(labelme_json, '.\\instances_val2017.json') 二、修改配置文件 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=./outpu...
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,需要搭建相应的环境。以下是一个基本的环境搭建步骤: 安装Python:确保Python版本符合RT-DETR的要...
rtdetrv2使用coco数据集训练报错 Missing inject for type style #503 Open xiaocongxin opened this issue Dec 2, 2024· 4 comments Assignees Comments xiaocongxin commented Dec 2, 2024 Star RTDETR 请先在RTDETR主页点击star以支持本项目 Star RTDETR to help more people discover this project. De...
凭借这些创新，D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP)，远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手，成为实时目标检测领域新的领跑者。目前，D-FINE 的所有代码、权重以及工具已开源，包含了详细的预训练教程和自定义数据集处理指南。研究团队分别使...
RT-DETR 模型压缩实战 ▎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。（详细代码请移步至百度AI公众号同篇文章查看）▎数据集准备 ...
在COCO数据集上进行的广泛实验彻底验证了我们提出的方法的有效性。如图1所示,RT-DETRv3明显优于其他实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP(+1.6%),同时保持了相同的延迟。此外RT-DETRv3-R50的AP比YOLOv9-C高0.9%,即使耗时减少了1.3ms。
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中...
在COCO数据集上进行的广泛实验彻底验证了我们提出的方法的有效性。如图1所示,RT-DETRv3明显优于其他实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP(+1.6%),同时保持了相同的延迟。此外RT-DETRv3-R50的AP比YOLOv9-C高0.9%,即使耗时减少了1.3ms。
D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP),远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手,成为实时目标检测领域新的领跑者。目前,D-FINE 的所有代码、权重以及工具已开源,包含了详细的预训练教程和自定义数据集处理指南。
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla 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。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...