DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 resnet各个版本介绍 YOLOv8版本目前只支持rtdetr-l、rtdetr-x两个版本 Padd...
在RT-DETR的基础上配置了原论文中RMT_T,RMT_S,RMT_B,RMT_L四种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专栏地址:RT-DETR改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、RMT原理介绍...
然而,随着应用场景的不断拓展,对模型尺寸和推理速度的要求也日益严苛。为了进一步提升RT-DETR的效能,我们创新性地引入了EfficientFormerV2模块,作为RT-DETR主干网络的替代方案,实现了在保持原有检测精度的同时,大幅度降低模型参数量的显著成果。 核心优势概述: 极致轻量化设计:EfficientFormerV2通过精心设计的网络架构和细...
在对 RT-DETR 量化压缩前，我们对它进行了分析。RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成，分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层，此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算，这些操作均可进行量化，从模型结构上分析来看，RT-DETR 模型拥有足够的...
本文独家改进:EMO助力RT-DETR ,替换backbone,面向移动端的轻量化网络模型——EMO:反向残差移动块(iRMB),通过堆叠不同层级的 iRMB。 推荐指数:五星 RT-DETR魔术师专栏介绍: https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DETR ...
所提出的RT-DETR由Backbone、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer解码器组成。模型体系结构的概述如图3所示。 具体来说: 首先,利用Backbone的最后3个阶段的输出特征作为编码器的输入; 然后,混合编码器通过尺度内交互和跨尺度融合将多尺度特征转换为一系列图像特征(如第4.2节所述); ...
关于CCFM模块中的Fusion文中也给了详细的结构图,是由 2 个1×1 卷积和 N 个RepBlock构成的,这里之所以写成 N ,我觉得是因为RT-DETR可以进行缩放处理,通过调整CCFM中RepBlock的数量和Encoder的编码维度分别控制Hybrid Encoder的深度和宽度,同时对backbone进行相应的调整即可实现检测器的缩放。
DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。此外值得注意的是,RT-DETR只需要300个queries,设置更大比如像DINO的900个肯定还会更高,...
另外,考虑到多样化的应用场景,实时检测器通常会提供多个不同尺度的模型,RT-DETR 同样可以进行缩放,我们通过调整 CCFM 中 RepBlock 的数量和 Encoder 的编码维度分别控制 Hybrid Encoder 的深度和宽度,同时对 backbone 进行相应的调整即可实现检测器的缩放...
RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成,分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层,此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算,这些操作均可进行量化,从模型结构上分析来看,RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的激活...