以笔者经验为例,使用RT-DETR的pytorch源码中给出的基于ResNet-18的模型为例,在笔者的4060显卡上的推理速度(FP32,batch size=1)为25 FPS左右(直接使用pytorch做推理,不做各种加速),而YOLOv8-S在同等条件下的FPS则在80 FPS左右。当然,这个差距可能是pytorch框架对于当下的attention操作的实现还不够好,硬件对其优化...
论文链接:DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection 代码链接:lyuwenyu/RT-DETR: [CVPR 2024] Official RT-DETR (RTDETR paddle pytorch), Real-Time DEtection TRansformer, DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection. 概述 RT-DETR是相比于其他DETR系列更为轻量化的DETR,它重新构造了一个新的...
适配pytorch版本的rtdetr,出现报错,按官网的适配方法,用amp,融合优化器,无改变网络内部结构 一、问题现象(附报错日志上下文): [ERROR] RUNTIME(2468852,python):2024-04-03-11:37:01.722.640 [engine.cc:1628]2468852 ReportExceptProc:[FINAL][FINAL]Task exception! device_id=0, stream_id=16, task_id=1...
作者您好,我在使用pytorch版本rt-detr训练自己数据集时,num_classes设为 真实类别数+1 能正常训练,但设为 真实类别数 时出现以下报错,另外使用paddle版本的时候没这个问题File "C:\pycharm project\RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\tools..\src\zoo\rtdetr\matcher.py", line 99, in forward cost_giou = -gene...
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 5103 1 06:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救...
RT-DETR-main\rtdetr_pytorch\configs\rtdetr\include\optimizer.yml 1. 首次训练,需要下载骨干网络的预训练模型 在这里,博主使用ResNet18作为骨干特征提取网络 训练结果 开始运行,查看GPU使用情况,此时的batch-size=8,可以看到显存占用4.5G左右,相较于博主先前提出的方法或者DINO,其显存占用少了许多,DINO的batch-siz...
RT-DETR for pytorch. Contribute to int11/RTDETR-PyTorch development by creating an account on GitHub.
RT-DETRv2源码在RT-DETR工程文件中,教程测试使用Pytorch,就是对应工程rtdetrv2_pytorch目录下的源码。 使用paddlepaddle的参考下这里 使用Anaconda进行环境管理,创建一个环境: conda create -n rtdetrpython=3.10 conda activate rtdetr# 配置pip源pip configsetglobal.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/...
lyuwenyu/RT-DETR:[CVPR 2024] 官方 RT-DETR (RTDETR paddle pytorch),实时检测变压器,DETR 在实时物体检测上击败 YOLO。🔥 🔥 🔥 代码语言:javascript 复制 https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR?tab=readme-ov-file 创建RT-DETR 的研究人员希望开发一种超快速的物体检测系统,能够非常准确地识别图像中的...
现在你有了你的模型(在rtdetrv2_pytorch目录中的model.onnx文件)。你可以进入运行模型部分。 将YOLO-NAS导出到ONNX 与模型的GitHub页面上的其他模型相比,YOLO-NAS模型 为了导出YOLO-NAS模型,你需要安装super_gradients库,然后运行以下Python代码。模型变体是YOLO_NAS_S、YOLO_NAS_M、YOLO_NAS_L。