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...
同级别下RT-DETR比所有的YOLO都更高,而且这还只是RT-DETR训练72个epoch的结果,先前精度最高的YOLOv8都是需要训500个epoch的,其他YOLO也基本都需要训300epoch,这个训练时间成本就不在一个级别了,对于训练资源有限的用户或项目是非常友好的。之前各大YOLO模型在COCO数据集上,同级别的L版本都还没有突破53 mAP的,X...
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...
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-R50 在 COCO val2017 上的精度为 53.1% AP,在 T4 GPU 上的 FPS 为 108,RT-DETR-R101 的精度为 54.3% AP,FPS 为 74。总结来说,RT-DETR 比具有相同 backbone 的 DETR 系列检...
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-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...
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-R50在 COCO val2017上的精度为53.1% AP,在 T4 GPU 上的...
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 ...
简介: YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理 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...
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...