因此,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要对推理进行再训练,这有利于实时检测器的实际应用。 此论文还介绍了Hybrid Encoder、IoU-aware Query Selection的消融实验。在上文中已经具体说明了。 五、启发 写论文时,网络的各个环节都可以多做一些消融实验。
论文:DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection 单位: 百度公司 源代码: RT-DETR GitHub仓库 摘要: 实时目标检测领域一直由基于CNN的架构主导,YOLO检测器领先。然而,端到端的基于变换器的检测器(DETRs)的引入彻底改变了这一领域,尽管它们的计算成本很高。在本文中,作者介绍了实时检测变换器(RT-DETR),...
河北农业大学张国梁副教授等:面向松木表面缺陷检测的改进RT-DETR模型 《农业工程学报》2024年第40卷第7期刊载了河北农业大学等单位胡继文、张国梁、沈明哲与李文浩的论文——“面向松木表面缺陷检测的改进RT-DETR模型”。该研究由河北省自然科...
论文里分析了Encoder计算量是比较冗余的,作者解耦了基于Transformer的这种全局特征编码,设计了AIFI (尺度内特征交互)和 CCFM(跨尺度特征融合)结合的新的高效混合编码器也就是 Efficient Hybrid Encoder ,此外把encoder_layer层数由6减小到1层,并且由几个通道维度区分L和X两个版本,配合CCFM中RepBlock数量一起...
根据论文描述,模型可以达到实时检测的效果,个人认为该模型是 ViT 系列模型所取得的一个重大突破,揭开了 ViT 实时化的序幕。 相比[AI达人特训营第三期]PPYOLOE遇上ViT助力铁路工人安全作业使用的以 ViT-base 为 backbone 的 PPYOLOE 模型,mAP(0.50, 11point) 提升了 8.62 的百分点,average FPS 提升了 4.4 个...
本文改进:SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。 1)SPD-Conv完美融合Conv,实现暴力涨点; 1.论文简介 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf github:SPD-Conv/YOLOv5-SPD at main · LabSAINT/SPD-Conv · GitHub...
本文独家改进:LSKNet助力RT-DETR ,替换backbone,Large SelectiveKernelNetwork (LSKNet),可以动态地调整其大空间感受野,以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。 推荐指数:五星 1. LSKNet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf ...
RTDETR改进-最新的FPN变种High-level Screening-feature Pyramid Networks,并对其进行二次创新 6849 12 36:51 App RT-DETR 论文简介 1336 -- 21:22 App YOLO+RTDETR运行讲解视频 1077 -- 9:18 App RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集 3401 -- 8:13...
论文:arxiv.org/abs/2401.0398 DETR通过基于图像特征迭代生成多个候选对象并为每个ground-truth对象提升一个候选对象来实现端到端的目标检测。在原始DETR中使用一对一监督的传统训练过程缺乏对对象检测候选者的直接监督。 本文旨在通过混合一对一监督和一对多监督来明确监督候选生成过程,从而提高DETR训练效率。 我们的方法...
纠正及说明: (1)原论文中的黄色小框 并不是表示 上采样,而是表示 1x1 的卷积层。 在卷积层之后会有一个上采样,在原论文中的结构示意图中并没有表示...