(5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。 三、epoll的优点 (1)不需要轮询所有的文件描述符 (2)每次取就绪集合,都在固定位置 (3)事件的就绪和IO触发可以异...
实时性能：RT-DETR能够在保持高准确性的同时，实现实时的检测速度。例如，RT-DETR-L在COCO val2017数据...
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》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中...
基于OpenVINO C# API部署RT-DETR模型 作者:颜国进英特尔边缘计算创新大使 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 OpenVINOPythonAPI部署 RT-DETR 模型 |开发者实战》和《基于 OpenVINOC++...
RT-DETR模型是飞表目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。它是一种基于DETR架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取了SOTA性能。在现实部署中,为了追求“更准、更小、更快”的效率,本文使用飞模模型压缩工具PaddleSlim中的自动压缩工具(ACT, Auto Compression Toolkit)将针对RT-DETR进行量化压缩小...
首先,RT-DETR采用了更小的特征图来减少计算量。通过减小特征图的尺寸,可以在保持目标检测性能的同时降低计算成本。此外,RT-DETR还采用了轻量级的解码器结构,进一步减少了计算量。 其次,RT-DETR采用了前向传递的方式进行物体检测。传统的DETR模型使用迭代优化算法进行物体检测,这在实时应用中是不可行的。RT-DETR通过...
摘要:近年来,基于Transformer的端到端目标检测器越来越受到学术界的关注和研究。然而DETR复杂的计算量导致它很难在实际应用中落地,因此本文提出了第一个满足实时性要求的DETR模型RT-DETR 本文分享自华为云社区《RT-DETR:超越YOLO系列的实时目标检测》,作者: Hint。
本文将介绍如何使用OpenVINO工具套件对RT-DETR模型进行INT8量化,以实现更快的推理速度。 一、RT-DETR模型概述 RT-DETR是在DETR(Detection Transformer)模型基础上进行改进的实时端到端检测器。它通过使用一系列新的技术和算法,如新的注意力机制和多任务学习机制,实现了更高效的训练和推理。RT-DETR不仅保持了较高的...
RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\rtdetr\include\optimizer.yml 1. 首次训练,需要下载骨干网络的预训练模型 在这里,博主使用ResNet18作为骨干特征提取网络 训练结果 开始运行,查看GPU使用情况,此时的batch-size=8,可以看到显存占用4.5G左右,相较于博主先前提出的方法或者DINO,其显存占用少了许多,DINO的batch-siz...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构 一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念,通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本,同时减少扩展比率并增加宽度,降低延迟,并...