其次,RT-DETR采用了前向传递的方式进行物体检测。传统的DETR模型使用迭代优化算法进行物体检测,这在实时应用中是不可行的。RT-DETR通过一次前向传递实现了物体检测,大大提高了检测速度。 此外,RT-DETR还采用了注意力模块来增强特征提取和目标检测的性能。注意力模块允许模型聚焦于图像中的关键区域,忽略不相关的背景信息...
RT-DETR是一种实时目标检测模型,它结合了两种经典的目标检测方法:Transformer和DETR(Detection Transformer)。Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构,最初是用于自然语言处理,但已经被证明在计算机视觉领域也非常有效。DETR是一种端到端的目标检测模型,它将目标检测任务转换为一个对象查询问题,并使用Transformer进行解决。
通过引入位置嵌入(positional embedding)和物体查询(object queries),RT-DETR能够自适应地预测不同尺度和长宽比的物体,提高了模型的泛化能力。 二、实现细节:优化模型结构与训练策略 为了实现实时检测,RT-DETR在模型结构和训练策略上进行了多方面的优化。首先,在模型结构方面,RT-DETR采用了轻量级的Transformer编码器,减少...
以前的DETR模型,如Deformable DETR,通常会将来自多个尺度的特征图拉平成一个非常长的向量,这样做可以使不同尺度之间的特征相互交互,但会导致巨大的计算量和计算时间。RT-DETR认为这是当前DETR模型速度较慢的主要原因之一。 RT-DETR认为S5特征相对于较浅的S3和S4特征来说,具有更深、更高级和更丰富的语义特征。这些语...
RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型 摘要:近年来,基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地,因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR 本文分享自华为云社区《RT-DETR:超越YOLO系列的实时目标检测》,作者: Hint。
一、DETR的原理 DETR输出是定长的:100个检测框和类别。这种操作可能跟COCO评测的时候取top 100的框有...
最后,直接导出模型权重即可: python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \ -o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr_r50vd_6x_coco.pdparams trt=True \ --output_dir=output_inference
DN-DETR认为匈牙利匹配的二义性是导致DETR训练收敛慢的原因,因此提出查询降噪机制,即利用先前DAB-DETR中将查询向量解释为锚框的原理,给查询向量添加一些噪声来辅助模型收敛,最终大幅提升了模型的训练速度。 DINO则是在DAB-DETR与DN-DETR的基础上进行进一步的融合与改进。
IoU感知的查询选择:RT-DETR提出了一种IoU感知的查询选择机制,通过在训练过程中引入IoU约束,为解码器提供更高质量的初始对象查询,从而提高检测性能。 灵活的推理速度调整:RT-DETR支持通过使用不同数量的解码器层来灵活调整推理速度,而无需重新训练,这使得模型能够适应不同的实时场景。 与现有技术的比较:RT-DETR在速度...
RT-DETR模型是飞表目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。它是一种基于DETR架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取了SOTA性能。在现实部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率,本文使用飞模模型压缩工具PaddleSlim中的自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit)将针对RT-DETR进行量化压缩小...