RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能 为什么会出现: YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Tr...
实验:在COCO val2017统计YOLO检测器的精度和处理时间,并添加了NMS的后处理时间 结论:anchor-free检测器的性能优于anchor-based检测器,因为二者精度相当但前者比后者花费更少的NMS时间,原因在于anchor-based检测器会产生三倍多的包围框。 3.Real-time DETR(RT-DETR) (1)模型整体架构 三部分结构:backbone,efficient ...
RT-DETR不需要依赖于NMS等后处理步骤，这减少了推理延迟并提高了检测速度。
首先纯模型也就是去NMS后的速度上,RT-DETR由于轻巧的设计也已经快于大部分YOLO,然后实际端到端应用的时候还是得需要加上NMS的...嗯等等,DETR类检测器压根就不需要NMS,所以一旦端到端使用,RT-DETR依然轻装上阵一路狂奔,而YOLO系列就需要带上NMS负重前行了,NMS参数设置的不好比如为了拉高recall就会严重拖慢YOLO系列...
【前言】 RT-DETR是由百度近期推出的DETR-liked目标检测器，该检测器由HGNetv2、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer编码器组成，整体结构如下所示。本文将采用RT-DETR两种不同风格的onnx格式，使用onnxruntime20行代码，无需nms操作即可实现简易部署推理.一、原生onnx+ort推理方式 使用以下命令抽取出模型配置文件...
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...
DETR是一种不需要 NMS 后处理、基于 Transformer 的端到端目标检测器。百度飞桨正式推出了——RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的...
DETR是首个基于Transformer的端到端目标检测算法。它采用集合预测并通过匈牙利匹配策略进行优化,从而消除了对NMS后处理的需求,简化了目标检测过程。随后的DETR变体(如DAB-DETR、DINO和DN-DETR等)进一步引入了迭代细化方案和去噪训练,有效加速了模型的收敛速度并提高了性能。然而,其高计算复杂度显著限制了其实际应用。
RT-DETR：实时目标检测新纪元</ 在目标检测领域，传统方法往往受限于CNN和Anchor机制，以及繁琐的非极大值抑制(NMS)步骤，这在推理性能上设定了瓶颈。然而，Transformer的DETR模型开启了全新的可能性，但其精度与YOLOv8相比仍有所差距。百度研究人员的创新之作RT-DETR，作为一款实时端到端目标检测器，正是...
本文将采用RT-DETR两种不同风格的onnx格式,使用onnxruntime20行代码,无需nms操作即可实现简易部署推理. 一、原生onnx+ort推理方式 使用以下命令抽取出模型配置文件和模型参数文件: pythontools/export_model.py-cconfigs/rtdetr/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco.yml-oweights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/mo...