RT-DETR-L 在 COCO val2017 上的精度为 53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为 114,RT-DETR-X 的精度为 54.8% AP,FPS 为 74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 和端到端检测器对比...
RT-DETR与YOLO对比 实验比较 推理速度 精度 计算开销 总结 引言 近年来,物体检测技术在许多领域取得了显著进展,如视频监控、自动驾驶、智能家居等。传统的物体检测模型,如YOLO(You Only Look Once)系列,已经在实时检测任务中得到了广泛应用,但仍然存在一些限制,比如速度与精度的平衡问题。 RT-DETR(Real-Time Detectio...
DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 resnet各个版本介绍 YOLOv8版本目前只支持rtdetr-l、rtdetr-x两个版本 Padd...
完爆全部YOLO家族!RT-DETRv3突破目标检测网络的极限! 1. 引言 目标检测是计算机视觉中的一个重要基础问题,主要关注于获取图像中物体的位置和类别信息。实时目标检测对算法性能有更高要求,如推理速度需大于30帧每秒(FPS),在自动驾驶、视频监控和物体追踪等实际应用中具有巨大价值。近年来,由于其实时高效的推理速度和优...
RT-DETR-L 在 COCO val2017 上的精度为 53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为 114,RT-DETR-X 的精度为 54.8% AP,FPS 为 74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 02 和端到端检测器对比 ...
RT-DETR由百度开发,是一款端到端目标检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新训练。该模型在具有TensorRT的CUDA等加速后端方面表现出色,优于许多其他实时目标检...
然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现出优势。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 ...
RT-DETRv3明显优于现有的实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18/RT-DETRv2-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP (+1.6%/+1.4%),同时保持了相同的延迟。同时,它只需要一半的时间就可以达到相当的性能。此外,RT-DETRv3-R101可以获得令人印象深刻的54.6% AP,优于YOLOv10-X。代码将...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块，以替代冗余的多尺度自注意力层，通过重新设计轻量化的混合编码器，实现了实时 DETR；而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略，通过训练额外的一对一检测头，对密集 anchor 预测进行自动筛选，避免了 NMS 后处理，显著提升了速度。此外，YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力...
RT-DETRv3：颠覆实时目标检测的全新算法 在计算机视觉的浩瀚海洋中，RT-DETRv3可谓是一颗耀眼的新星。作为第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器，其在性能和效率上超越了YOLOv11的传统算法。RT-DETR通过其架构设计和匈牙利匹配，展现了强大的目标检测能力。尽管如此，与以YOLO系列为代表的密集监督检测器相比，...