configs/rtdetr/你使用的配置文件(这里拿r18举例) python # 输出文件位置,可以不用动,反正生成在根目录里面output_dir: ./output/rtdetr_r18vd_6x_coco# 不适用预训练权重pretrained:False# 不使用预训练权重的话可以直接去# src/nn/backbone/presnet.py里面# 如果不使用预训练权重
首先修改配置文件,主要是修改RT-DETR模型的配置文件,配置文件路径为:.\PaddleDetection\configs\rtdetr\_base_\rtdetr_r50vd.yml,在配置文件DETR项目下增加exclude_post_process: True语句,如下图所示: 然后重新运行模型导出指令,便可以获取不包含后处理的模型: python tools/export_model.py -c configs/rtdet...
图1. RT-DETR官方项目的dataloader配置文件 清楚了这一点后,就可以写出这部分的代码,在项目的dataset/data_augment/rtdetr_augment.py文件中 ,我们实现了以上的几类数据增强的代码。对于随机颜色扰动,我们使用了官方的代码,如下所示: ## Random color jitter class RandomDistort(object): def __init__(self, ...
在进行模型推理前,需要先导出模型,在官方代码的tools文件夹下有个export_onnx.py文件,只需要指定配置文件与训练好的模型文件: parser.add_argument('--config', '-c', default="/rtdetr_pytorch\configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_coco.yml",type=str, ) parser.add_argument('--resume', '-r', default...
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,我们将在 Python、C++、C# 三个平台实现 OpenVINO™ 部署 RT-DETR 模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模...
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》,在该文章中,我们基于OpenVINO™ Python API 向大家展示了包含后处理的RT-DETR模型的...
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》,在该文章中,我们基于 OpenVINO Python API
,在配置文件detr项目下增加exclude_post_process: true语句,如下图所示: 然后重新运行模型导出指令,便可以获取不包含后处理的模型: 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...
(4)Head和Loss:和DINOHead基本一样,从RT-DETR的配置文件其实也可以看出neck+transformer+detr_head其实就是一整个Transformer,拆开写还是有点像YOLO类的风格。而训练加入了IoU-Aware的query selection,这个思路也是针对分类score和iou未必一致而设计的,改进后提供了更高质量(高分类分数和高IoU分数)的decoder特征; ...
RT-DETR(Real-Time Detection Transformer)是一种实时目标检测模型,通过以下步骤,你可以使用RT-DETR训练自己的数据集: 1. 准备自定义数据集 首先,你需要准备一个包含标注信息的图像数据集。标注信息通常以YOLO格式(即每行表示一个边界框,格式为class_id x_center y_center width height)存储在文本文件中。确保你的...