最后，直接导出模型权重即可：python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco...
动机:DETR的Query训练太慢,原因是匈牙利匹配不稳定导致训练目标频繁变动 1. 背景 DETR提出使用查询向量(query)与编码器特征交互,从而检测目标 DETR基于Transformer结构首次实现了端到端训练的目标检测模型,而不需要手工设计的锚点框和NMS 然而,DETR在COCO需要500轮训练,而Faster-RCNN只需要12轮 一些工作指出模型结构问题...
简介: RT-DETR改进策略【卷积层】| GnConv:一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作 一、本文介绍 本文记录的是利用GnConv优化RT-DETR的目标检测方法研究。RT-DETR在进行目标检测时,需要进行信息融合。GnConv可以考虑更高阶的空间交互,==能够更好地捕捉特征之间的复杂关系,从而...
本文独家改进:EMO助力RT-DETR ,替换backbone,面向移动端的轻量化网络模型——EMO:反向残差移动块(iRMB),通过堆叠不同层级的 iRMB。 1.EMO 论文: https://arxiv.org/pdf/2301.01146.pdf 2023 腾讯优图/浙大/北大提出:重新思考高效神经模型的移动模块 重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted ...
基于Transformer的目标检测器(DETR)由于消除了各种手工设计的组件,如非最大值抑制(NMS),自提出以来,受到了学术界的广泛关注。该架构极大地简化了目标检测的流水线,实现了端到端的目标检测。 实时目标检测是一个重要的研究领域,具有广泛的应用,如目标跟踪、视频监控、自动驾驶等。现有的实时检测器通常采用基于CNN的架构...
RT-DETR是第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器。其效率来源于框架设计和匈牙利匹配。然而与YOLO系列等密集的监督检测器相比,匈牙利匹配提供了更稀疏的监督,导致模型训练不足,难以达到最佳结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,称为RT-DETRv3。首先引入了一个基于CNN的辅助分支...
(4)Mask R-CNN:在Faster-RCNN上增加了一个mask预测分支,可以检测目标,同时预测目标的mask。 (5)R-FCN:将全连接层替换为位置敏感分数图,以便更好地检测目标。 (6)Cascade R-CNN:通过增加IoU阈值来训练一系列检测器,解决了训练时过拟合和推理时质量不匹配的问题。
此外,RTDETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,在精度上比DINO-Deformable-DETR-R50高出2.2%的AP,在FPS上高出约21倍。 1、简介 目标检测是一项基本的视觉任务,涉及识别和定位图像中的目标。现代目标检测器有两种典型的体系结构: 基于CNN 基于Transformer
(2) Neck:飞桨团队设计了一系列编码器变体来验证解耦尺度内和尺度间特征交互的可行性并最终演化为 HybridEncoder ,其包括两部分:Attention-based Intra-scale Feature Interaction (AIFI) 和 CNN-based Cross-scale Feature-fusion Module (CCFM) 。 (2) Decoder & Head:DETR 架构有两个关键组件: Query Selection...
简介:RT-DETR改进策略【卷积层】| GnConv:一种通过门控卷积和递归设计来实现高效、可扩展、平移等变的高阶空间交互操作 一、本文介绍 本文记录的是利用GnConv优化RT-DETR的目标检测方法研究。RT-DETR在进行目标检测时,需要进行信息融合。GnConv可以考虑更高阶的空间交互,==能够更好地捕捉特征之间的复杂关系,从而增...