本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)多种Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置; NEU-DET钢材表面缺陷检测: 原始rtdetr-r18 map0.5为0.67 rtdetr-r18-EMA_attention map0.5为0.691 rtdetr-r18-EMA_attentionC3 map0.5为0.72 rtdetr-r18-EMA_attentionC...
代码链接:https://github.com/ShihuaHuang95/DEIM。 同时,我们的DEIM代码支持了复现RT-DETR和D-FINE,可作为研究DETR实时目标检测器的基本代码框架。 尽管DEIM在DETR范式上做了一些努力,但是我们相信这离我们理想的实时目标检测性能还有点距离,这也就是我希望多出来宣传和引起更多能人帮忙一起迭代发展。 发布于 202...
为了让大家更好的复现 RT-DETR 模型 INT8 量化流程,我们提供了完整的 Notebook 文件,使用者可以根据文件操作流程进行一步步操作。使用 OpenVINO™ 实现 RT-DETR 模型 INT8 量化的完整代码已经上传到 GitHub 中,文章链接为: https://github.com/guojin-yan/RT-DETR-OpenVINO/blob/master/optimize/openvino-convert...
869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救了,手把手教你完成YOLOv8 PyQt5界面搭建,YOLOv8检测系统 1249 0 09:44 App [01]YOLOv8快速复现 865 0 04:03:15 App YOLO系列迭代这么多,最适合学的还属YOLOv11、YOLOv8及YOLOv5这三个版本,同济大佬三小时...
当前我是用最新版本CANN包 8.0RC3alpha3 复现转换没有报错,建议你使用最新版本CANN包后重新转换 CANN包下载链接昇腾开发资源下载中心-昇腾社区 (hiascend.com) 希望以上可以解决您的疑虑。若您还有其它建议或求助,可在论坛或工单继续反馈,我们收到后会尽快处理。感谢您的支持! 已采纳 4楼回复于2024-10-21 15:43...
本文主要分成两个部分。首先,我们将深入研究RT-DETR和YOLO-WORLD模型。然后,我们将继续讨论基于补丁的技术,如SAHI和其他类似方法。最后,我将总结一下检测效果。 现在我们先来谈谈 RT-DETR 以及它为什么如此酷! RT-DETR:实时端到端物体检测器 lyuwenyu/RT-DETR:[CVPR 2024] 官方 RT-DETR (RTDETR paddle pytorch...
复现环境 Environment 使用的aistudio的环境: 项目为 RTDETR-INSECT:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6531666?sUid=466051&shared=1&ts=1689235332613 Bug描述确认 Bug description confirmation 我确认已经提供了Bug复现步骤、代码改动说明、以及环境信息,确认问题是可以复现的。I confirm that the bug...
专栏链接:RT-DETR剑指论文专栏,持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR 目录 一、本文介绍 二、原理介绍 2.1 可编程梯度信息 2.1.1 辅助可逆分支 2.1.2 多级辅助信息 2.2 Generalized ELAN 三、核心代码 四、手把手教你添加双主干网络 4.1 修改一 ...
@lyuwenyu 大佬您好,我在复现rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco的效果时,训完发现mAP=0.522,距离0.53还是有点差距。唯一的区别应该就是batchsize=4并且是单卡训练,只能加个梯度累计,加在了ppdet/engine/trainer.py里面: def train(self, validate=False): self.accumulate_batchs_num = 2 """ 省略中间代码 """ ...