具体而言,与RT-DETR相比,采用6倍训练计划,我们的方法显示R18、R34、R50和R101主干分别提高了1.6%、1.0%、0.3%和0.3%。与RT-DETRv2相比,我们在6x/10x训练计划下评估了R18和R34骨干,我们的方法分别提高了1.4%/0.8%和0.9%/0.2%。此外,由于我们提出的辅助密集监督分支仅用于训练,因此我们的方法保持了与RT-DETR和...
1.1 训练阶段的数据增强 首先,我们来介绍RT-DETR模型在训练阶段所使用到的数据预处理与数据增强策略,下方的图1展示了官方RT-DETR项目所采用的策略,可以看到,和SSD的数据增强策略是一致的,包括随机颜色扰动(RandomDistort)、随机扩展(RandomExpand)、随机剪裁(RandomCrop)以及随机水平翻转(RandomHFlip),同时,在训练阶段...
为了更方便开发者体验 RT-DETR 的效果，快速跑通从数据校验，模型训练开发到部署的全流程，飞桨在 AI Studio 全新上线了 PaddleX 模型产线。开发者只需要在模型库中选择创建模型产线，即可通过工具箱或者开发者模式快速体验 RT-DETR 模型产线全流程，非常方便易用，欢迎开发者在线体验。快速体验地址：https://aist...
修改配置文件:根据数据集和模型要求修改配置文件中的相关参数。 开始训练:运行训练脚本,开始训练过程。训练过程中可以监控模型的损失值和性能指标。 五、推理 训练完成后,可以使用训练好的模型进行推理。以下是一个基本的推理步骤: 加载模型:加载训练好的模型权重。 准备输入图像:将待检测的图像按照模型要求的格式进行预...
RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集CSPhD-winston 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多4526 -- 6:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 5006 -- 8:13 App RT-DETR rtdetr-r18 ultralytics YOLOv8版本训练自己的数据集 1868 -- 7...
01 RT-DETR 模型准备PaddleDetection 中提供了官方训练好的使用了不同 backbone 的模型,我们直接使用这些模型作为原始的模型即可。在 PaddleDetection 的环境下按照其流程将模型导出成为静态图模型,这些静态图用于量化压缩和部署测试。 python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \ ...
少量代码就可以开始 ACT 量化训练。启动 ACT 时,需要传入模型文件的路径(model_dir)、模型文件名(model_filename)、参数文件名称(params_filename)、压缩后模型存储路径(save_dir)、压缩配置文件(config)、dataloader和评估精度的 eval_callback。 1. ac = AutoCompression( ...
RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新训练。该模型在具有TensorRT的CUDA等加速后端方面表现出色,优于许多其他实时目标检测器。 YOLOv8支持RT-DETR 1、使用方法 2、YOLOv8种RT-DETR精度 3、RT-DETR-L的YAML 代码语言:javascript 复制 # Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0...
此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应用。 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108...
RT-DETR通过改进Query Selection和Decoder，进一步提高了精度。其中Query Selection通过在训练期间约束检测器对高IoU的特征产生高分类分数，对低IoU的特征产生低分类分数，使得模型选择的特征同时具有高分类分数和高IoU分数。Decoder结构保持不变，目的是为了方便使用高精度的DETR的大检测模型对轻量级DETR检测器进行...