RTDETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU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。 此外,RTDETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,在精度上比DINO-Deformable-DETR-R50高出2.2%的AP,在FPS上高出约21倍。 1、简介 目标检测是一项基本...
计算RTO(β 值一般在1.3到2.0之间)。公式为: RTO = min [ UBOUND, max [ LBOUND, (β * SRTT) ] ] 说明: UBOUND是最大的timeout时间,上限值 LBOUND是最小的timeout时间,下限值 优点: 算法简单 RTT连续采样(包括正常和重传),采样简单 缺点: RTT采样方案,不能反应真实网络,即正常和重传区分不开 参数...
本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建,其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求,具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中,有望借助其高效的结构和特性,提升RT-DETR在计算资源有限环境下的...
功能:创建epoll的文件描述符。 参数说明:size表示内核需要监控的最大数量,但是这个参数内核已经不会用到,只要传入一个大于0的值即可。当size<=0时,会直接返回不可用,这是历史原因保留下来的,最早的epoll_create是需要定义一次性就绪的最大数量;后来使用了链表以便便维护和扩展,就不再需要使用传入的参数。 返回:返回...
参数说明:size表示内核需要监控的最大数量,但是这个参数内核已经不会用到,只要传入一个大于0的值即可。当size<=0时,会直接返回不可用,这是历史原因保留下来的,最早的epoll_create是需要定义一次性就绪的最大数量;后来使用了链表以便便维护和扩展,就不再需要使用传入的参数。
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构 一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet v1的RT-DETR网络模型轻量化方法研究。GhostNet中的Ghost模块和Ghost瓶颈结构是其轻量化的关键。Ghost模块克服了传统卷积层计算资源需求大的问题,Ghos...
与现有技术的比较:RT-DETR在速度和准确性上均优于同等规模的YOLO系列检测器,并且在某些情况下,其性能甚至超过了基于相同骨干网络的最先进的端到端检测器。 可扩展性:RT-DETR提供了可扩展的版本,通过调整骨干网络和混合编码器的深度乘数和宽度乘数,可以得到不同参数量和推理速度的版本。 RT-DETR 的提出为实时目标检...
RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型 本文分享自华为云社区《高性能网络设计秘笈:深入剖析Linux网络IO与epoll》,作者: Lion Long 。 一、epoll简介 epoll是Linux内核中一种可扩展的IO事件处理机制,可替代select和poll的系统调用。处理百万级并发访问性能更佳。
RT-DETR:可以满足实时性要求的DETR模型 一、epoll简介 epoll是Linux内核中一种可扩展的IO事件处理机制,可替代select和poll的系统调用。处理百万级并发访问性能更佳。 二、select的局限性 (1)文件描述符越多,性能越差。单个进程中能够监视的文件描述符存在最大的数量,默认是1024(在linux内核头文件中定义有 #define ...
相比baseline RT-DETR,D-FINE-L 和 D-FINE-X 大幅降低了参数量和计算复杂度。在推理速度显著提升的同时,分别取得了 1.8% 和 3.2% 的显著性能提升。 更轻量化的 D-FINE-S 和 D-FINE-M 在 T4 GPU 上分别以 3.49 ms (287 FPS) 和 5.62 ms (178 FPS) 的时延下取得了 48.5% 和 52.3% 的 AP,超过...