python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml # train on multi-gpu export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 torchrun --nproc_per_node=4 tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml 2、推理 python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_c...
百度飞桨正式推出了 —— 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。 RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,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。具体来说,RT-DETR 具有以下优势: 1. 实时性能更佳 RT...
RT-DETR提供了四种模型进行选择,具体的模型选型可以根据自己数据集的情况选取精度与速度相适应的模型,本次采用RT-DETR-R101 3.1 找到配置文件 配置文件在PaddleDetection/configs/rtdetr/rtdetr_r101vd_6x_coco.yml,主要包含五个部分,为了方便更改,将其copy到根目录下 3.2 修改配置文件 找到配置文件后,需要对其进行...
编写配置文件:根据RT-DETR的官方文档,编写配置文件,指定训练集、验证集、学习率、训练轮数等参数。 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...
本文将从零开始详细介绍环境搭建的完整步骤,我们基于AlxBoard为硬件基础实现了Java在 Ubuntu 22.04 系统上成功使用OpenVINO™ Java API,并且成功运行了RT-DETR 实现实时端到端目标检测器AI任务。项目中所使用的代码已上传至 OpenVINO™ Java API 仓库中,GitHub 网址为:https://github.com/Hmm466/OpenVINO-Java-API...
首先需要替换相应的配置文件。配置文件在/home/aistudio/config目录下,大家可以自行查看! In [37] !rm -rf /home/aistudio/PaddleDetection/configs/rtdetr/_base_ !rm /home/aistudio/PaddleDetection/configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml !rm /home/aistudio/PaddleDetection/configs/runtime.yml !rm ...
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,...
步骤一:准备环境 安装OpenVINO:从Intel官网下载并安装OpenVINO工具套件。 配置环境:设置环境变量,确保OpenVINO的库和工具在命令行中可用。 步骤二:模型转换 导出模型:首先,确保你的RT-DETR模型是从支持的深度学习框架(如PyTorch)中导出的,并保存为ONNX格式。 使用Model Optimizer转换模型:OpenVINO的Model Optimizer工具可以...
参数配置 该算法的配置封装较好,我们只需要修改配置即可:train.py,指定要使用的骨干网络。 parser.add_argument('--config', '-c', default="/rtdetr_pytorch\configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_coco.yml",type=str, ) 1. 修改数据集配置文件:RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\dataset\coco_detection.ym...