提高小物体检测能力:通过优化不同尺度特征的处理,RT-DETR在小物体的检测上表现尤为突出,能够较好地捕捉到图像中的小物体,减少漏检情况。 RT-DETR中的混合编码器: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importtorch from transformersimportDetrImageProcessor,DetrForObjectDetection # 加载预训...
RT-DETR的最大创新之一是完全去除了NMS步骤,采用了端到端的Transformer架构,直接在输出中生成最终的物体检测结果。通过这种方式,RT-DETR减少了计算复杂度,提高了推理速度。 端到端训练:RT-DETR采用端到端的训练方法,使得模型的输入到输出完全一体化,不需要复杂的后处理步骤。这样,训练过程更加高效,推理速度得以加快。