RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)是第一个实时端到端目标检测模型。它是一种基于Transformer架构的物体检测模型,旨在提供比YOLO更高效、更快速的实时物体检测性能。RT-DETR利用Transformer在计算机视觉任务中的能力,RT-DETR为实时目标检测带来了新的性能水平。甚至被称为“YOLO终结者”,那它是否能
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 T...
RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)是第一个实时端到端目标检测模型。它是一种基于Transformer架构的物体检测模型,旨在提供比YOLO更高效、更快速的实时物体检测性能。RT-DETR利用Transformer在计算机视觉任务中的能力,RT-DETR为实时目标检测带来了新的性能水平。甚至被称为“YOLO终结者”,那它是否能终结YOLO,让我...
RT-DETR,全称为Real-Time DEtection TRansformer,是一种基于Transformer的目标检测器。与YOLO等传统检测器不同,RT-DETR采用了Transformer结构,使得其在处理图像时可以更好地捕捉全局信息,从而提高检测的精度。 最近,RT-DETR在COCO val2017数据集上取得了令人瞩目的成绩。其中,RT-DETR-L实现了53.0%的AP(平均精度),同时...
RT-DETR（Real-Time DEtection TRansformer）是一种新型的实时端到端目标检测器，由百度公司的研究者提出...
百度的RT-DETR (Real-Time Detection Transformer,实时检测转换器)是一种基于视觉转换器架构的先进实时物体检测器。它通过高效的混合编码器解耦尺度内交互和跨尺度融合,从而高效处理多尺度特征。通过采用 IoU 感知查询选择技术,该模型可专注于最相关的物体,从而提高检测精度。RT-DETR 可通过调整解码器层实现推理速度的调...
RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)是一种基于Transformer的目标检测器,它通过引入Transformer的自注意力机制,实现了对目标特征的高效提取。相较于传统的卷积神经网络(CNN)检测器,RT-DETR具有更强的特征表示能力和更高的检测精度。 在COCO val2017数据集上,RT-DETR展现出了令人瞩目的性能。RT-DETR-L实现了53.0...
由此,我们正式推出了——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。 点击文末阅读原文快速体验 RT-DETR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs...
Small target detectionAttention mechanismRTDETRFeature extractionAiming at the problem of low detection accuracy of small targets such as helmets and self-rescuers in complex scenarios in coal mines, a small target detection method based on improved Real-Time DEtection TRansformer (RTDETR) for ...
上述问题促使我们针对实时的端到端检测器进行探索,旨在基于 DETR 的优秀架构设计一个全新的实时检测器,从根源上解决 NMS 对实时检测器带来的速度延迟问题。 由此,我们正式推出了——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。 点击文...