RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中...
首先,进入文件路径 【PaddleDetection/configs/rtdetr/base/rtdetr_r50vd.yml】修改 DETR 的导出配置: 其次,进入文件路径 【PaddleDetection/ppdet/modeling/architectures/detr.py】将后处理输出合并下,便于部署 注意,此处输出的 score 默认是没有归一化的,如果想一步到位的可以直接加 sigmoid 处理下。不过问题不大,...
Ultralytics官方提供了用COCO数据集训练的RT-DETR模型权重,我们可以直接从GitHub网站https://github.com/ultralytics/assets/releases下载使用,本文使用的模型为rtdetr-l.pt。 「转换为onnx模型」 调用下面的命令可以把rtdetr-l.pt模型转换为onnx格式的模型: yolo export model=rtdetr-l.pt format=onnx opset=17...
PaddleDetection 中提供了官方训练好的使用了不同 backbone 的模型，我们直接使用这些模型作为原始的模型即可。在 PaddleDetection 的环境下按照其流程将模型导出成为静态图模型，这些静态图用于量化压缩和部署测试。python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \ -o weights=https:...
训练模型:使用RT-DETR提供的训练脚本,运行训练命令,开始训练模型。 监控训练过程:通过TensorBoard等工具监控训练过程中的损失、精度等指标,确保模型训练正常进行。 三、模型转换 训练完成后,我们需要将模型转换为适合部署的格式。RT-DETR支持将模型转换为ONNX格式,以便在各种平台上进行推理。 转换步骤 安装ONNX库:使用pi...
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...
C#部署yolov8官方提供rtdetr的模型,首先转成Onnx模型然后即可调用。测试环境:vs2019netframework4.7.2onnxruntime1.16.3opencvsharp==4.8.0, 视频播放量 469、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研
RT-DETR 模型是飞桨目标检测套件 PaddleDetection 最新发布的 SOTA 目标检测模型。其是一种基于 DETR 架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取得了 SOTA 性能。在实际部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率能力,本文使用飞桨模型压缩工具 PaddleSlim 中的自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit)将针对...
结合PaddleDetection开源的代码来看,RT-DETR是基于先前DETR里精度最高的DINO检测模型去改的,但针对实时检测做了很多方面的改进,而作者团队正是先前PP-YOLOE和PP-YOLO论文的同一波人,完全可以起名为PP-DETR,可能是为了突出RT这个实时性的意思吧。 RT-DETR模型结构 ...