RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4 GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。可以说RT-DETR是目前目...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU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。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
使用depth multiplier和width multiplier将Backbone和混合编码器一起缩放。因此,得到了具有不同数量的参数和FPS的RT-DETR的两个版本。 对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multiplier。值得注意的是,提出的不同规模的RT-DETR保持了同质解码器,这有助于使用高...
其次,RT-DETR还采用了一些优化技巧,如多尺度特征融合、锚框预测等,进一步提高了检测的速度和精度。 在实际应用中,RT-DETR也有着广泛的使用场景。例如,在自动驾驶领域,RT-DETR可以快速地检测出道路上的行人、车辆等目标,为自动驾驶系统提供准确的信息。在安防领域,RT-DETR也可以用于监控视频中的目标检测,帮助及时发...
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》、《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》以及《基于 ...
Yolo超快时代结束!RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超Yolov8#论文 #人工智能 #detr #yolov8 #目标检测算法 - 不读500篇AI论文不罢休于20230420发布在抖音,已经收获了574个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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》(基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战)、《基于 OpenVINO...
在原本的DETR类目标检测算法中,推理是采用权重文件与模型结构代码相结合的方式,而在RT-DETR中,则采用onnx模型文件来进行推理,即只需要该模型文件即可。 首先是将pth文件与模型结构进行匹配,从而导出onnx模型文件 """by lyuwenyu """ import os import sys ...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU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。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU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。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...