将每个框缩放到统一尺寸,使用预训练的CNN模型提取特征,使用线性SVM分类器预测物体是否存在及类别 问题:需要计算2k+的包围框特征,使得检测速度非常慢 Selective search算法,图片源自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/485727819 (2)SPPNet 以往工作要求固定的输入尺寸,SPPNet引入SPP层后,使得CNN可以产生固定长度的表征而与...
首先纯模型也就是去NMS后的速度上,RT-DETR由于轻巧的设计也已经快于大部分YOLO,然后实际端到端应用的时候还是得需要加上NMS的...嗯等等,DETR类检测器压根就不需要NMS,所以一旦端到端使用,RT-DETR依然轻装上阵一路狂奔,而YOLO系列就需要带上NMS负重前行了,NMS参数设置的不好比如为了拉高recall就会严重拖慢YOLO系列...
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我们的模型作为特征编码器集成在Semantic FPN [39]流程中,使用ImageNet-1K预训练权重。我们在ADE20K上训练我们的模型40 K次迭代,批量大小为32,学习率为,采用0.9的多项式衰减。我们应用权重衰减为,并冻结归一化层。训练分辨率为,我们在验证集上采用单尺度测试。如表3所示,EfficientFormerV2-S2比PoolFormer-S12 [86]...
感谢您卓越的工作,请问如果想在不同batchsize下训练,取得一样的收敛速度,具体需要修改optimizer的哪些配置呢?我在8卡bs4或者4卡bs8的时候收敛速度相较于原配置慢很多。 Owner Peterandeclosed this ascompletedApr 19, 2024 Author Peterandereopened thisApr 23, 2024 ...
首先纯模型也就是去NMS后的速度上,RT-DETR由于轻巧的设计也已经快于大部分YOLO,然后实际端到端应用的时候还是得需要加上NMS的...嗯等等,DETR类检测器压根就不需要NMS,所以一旦端到端使用,RT-DETR依然轻装上阵一路狂奔,而YOLO系列就需要带上NMS负重前行了,NMS参数设置的不好比如为了拉高recall就会严重拖慢YOLO系列...