首先,进入文件路径 【PaddleDetection/configs/rtdetr/base/rtdetr_r50vd.yml】修改 DETR 的导出配置: 其次,进入文件路径 【PaddleDetection/ppdet/modeling/architectures/detr.py】将后处理输出合并下,便于部署 注意,此处输出的 score 默认是没有归一化的,如果想一步到位的可以直接加 sigmoid 处理下。不过问题不大,...
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中...
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...
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将将在Python、C++、C# 三个平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型。 该项...
RT-DETR目标检测器的部署实践:从入门到精通 引言 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...
基于OpenVINO C++ API部署RT-DETR模型 作者:颜国进英特尔边缘计算创新大使 RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于DETR架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于OpenVINOPythonAPI部署RT-DETR模型|开发者实战》,在该文章中,我们基于 ...
2. 模型部署 2.1 加载onnx模型 首先导入onnxruntime包,然后调用其API加载模型即可: import onnxruntime as ort session = ort.InferenceSession("rtdetr-l.onnx", providers=["CUDAExecutionProvider"]) 因为我使用的是GPU版本的onnxruntime,所以providers参数设置的是"CUDAExecutionProvider";如果是CPU版本,则需...
飞桨原生推理库 Paddle Inference 性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，支持了本项目 RT-DETR 模型的 INT8 加速推理。所以在 RT-DETR 量化压缩后，我们使用 Paddle Inference 推理库进行部署。推理环境准备 硬件环境 需要一台载有支持 INT8 加速推理的 NVIDIA tesla T4 ...
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,我们将在 Python、C++、C# 三个平台实现 OpenVINO 部署 RT-DETR 模型实现深度学习推理加速, 在本文中,我们将首先介绍基于 Op
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,我们将在C++平台实现OpenVINO 部署RT-DETR模型实现深度加速。 - 飞桨AI Studio星河社区