RT-DETR-R50 / 101做主干是方便和现有的DETR变体进行对比,而RT-DETR-HGNet-L / X则用来和现有的实时检测器进行对比,值得注意的是,HGNetv2是由百度自家研发的主干结构。 与YOLO相似的地方在于,RT-DETR最终会输出三种不同尺寸的特征图,它们相对于输入图像的分辨率下采样倍数分别是 8 倍、16 倍和 32 倍。这与...
百度最近提出了一种基于RT-DETR(实时检测Transformer)架构的端到端目标检测器,它在速度和精度上都达到了 state-of-the-art(SOTA)的性能。🔍 Backbone架构 RT-DETR采用了经典的ResNet和百度自研的HGNetv2两种backbone。本次实验中,我们训练了两个版本的RT-DETR,分别以这两种backbone为基础。以HGNetv2为backbone的R...
随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展,目标检测技术在许多领域都发挥着重要作用。RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)是百度开源的一款高效、实时的目标检测器,其优秀的性能使其在目标检测领域备受关注。本文将引导读者从零开始,逐步掌握RT-DETR的部署方法,使其能够在实际应用中发挥巨大作用。 一、环境准备 在...
Sugar BI教你怎么做数据可视化 - 拓扑图,让节点连接信息一目了然 Sugar BI教你怎么做数据可视化 - 拓扑图,让节点连接信息一目了然 百度智能云开发者中心2023.03.21 10:561337121 更轻量的百度百舸,CCE Stack 智算版发布 百度百舸·AI 异构计算平台,是百度智能云将百度内部强大的 AI 工程能力面向市场推出的解决...
Real-Time Detection Transformer (RT-DETR) 由百度开发,是一种尖端的端到端物体检测器,可在保持高精度的同时提供实时性能。它基于 DETR(无 NMS 框架)的思想,同时引入了基于 conv 的骨干和高效混合编码器,以获得实时速度。RT-DETR 通过解耦尺度内交互和跨尺度融合,高效处理多尺度特征。该模型具有很强的适应性,...
这篇博文将介绍百度的RT-DETR，它声称在实时目标检测领域打败YOLO。RT-DETR在训练时间上要求更少，大约只需要进行 75 到 80 轮训练（而YOLOv8通常需要进行 300 到 400 轮训练）。此外，RT-DETR对数据增强的依赖较小。在相同的测试条件下，RT-DETR表现更出色，具有更好的性能和平衡，而且速度也与YOLO...
飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE ,同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE+ 。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能...
百度文库 其他 rt-detr模型设计原理rt-detr模型设计原理 RT-DETR(Transformer for Real-Time Detection)模型的设计原理主要基于Transformer编码器和解码器结构,同时进行了大量的优化以实现实时目标检测。 首先,RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构。编码器负责将输入图像转换为一组特征向量,这些特征向量被送入...
RT-DETR是百度开源的一个实时端到端目标检测算法，其性能超越了YOLOv5、YOLOv8等系列检测算法。在本文中，我们将使用onnxruntime框架部署RT-DETR模型，采用Python语言实现。部署流程如下：在部署前，我们需要准备onnxruntime包，设置执行提供器为"CUDAExecutionProvider"以利用GPU进行加速，同时启用simplify=...
完爆YOLOv10Transformer | 最近,百度在计算机视觉领域取得了重大突破,推出了一款名为RT-DETRv3的革命性目标检测算法。这一算法是实时端到端目标检测技术的一次飞跃,其性能和速度均超越了业界广受好评的YOLOv10。RT-DETRv3的设计理念基于Transformer架构,这是对已有的DETR模型的一次深度优化。这种模型因其出色的扩展性...