在增强实用性方面,RT-DETRv2提供了一个可选的离散采样算子来替换原始针对DETRs特定的grid_sample算子,从而消除了与检测Transformer通常相关的部署约束。此外,RT-DETRv2优化了训练策略,包括动态数据增强和尺度自适应超参数定制,旨在提高性能而不损失速度。结果表明,RT-DETRv2为RT-DETR提供了一个带有免费选项的改进基线,...
RT-DETR v2 相较于 v1 的 4个优化点, 视频播放量 3493、弹幕量 1、点赞数 93、投硬币枚数 35、收藏人数 166、转发人数 10, 视频作者 Enzo_Mi, 作者简介 Be Aggressive,相关视频:RT-DETR |1、abstract 算法概述,RT-DETR | 5、CCFM 收尾工作 | 理论+代码精讲,Diffusion
凭借这些创新，D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP)，远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手，成为实时目标检测领域新的领跑者。目前，D-FINE 的所有代码、权重以及工具已开源，包含了详细的预训练教程和自定义数据集处理指南。研究团队分别使...
项目地址: https://github.com/Peterande/D-FINE 凭借这些创新,D-FINE 在 COCO 数据集上以 78 FPS 的速度取得了 59.3% 的平均精度 (AP),远超 YOLOv10、YOLO11、RT-DETR v1/v2/v3 及 LW-DETR 等竞争对手,成为实时目标检测领域新的领跑者。目前,D-FINE 的所有代码、权重以及工具已开源,包含了详细的预...
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:
看到RT-DETR的性能指标,发现指标最好的两个模型backbone都是用的HGNetv2,毫无疑问,和当时的picodet一样,骨干都是使用百度自家的网络。 初识HGNet的时候,当时是参加了第四届百度网盘图像处理大赛,文档图像方向识别专题赛道,简单来说,就是使用分类网络对一些文档截图或者图片进行方向角度分类。 当时的方案并没有那么快...
RT-DETR 模型分析 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-...
{'type': 'BatchImageCollateFuncion'}, 'total_batch_size': 32}, 'print_freq': 100, 'output_dir': './output/rtdetrv2_r18vd_120e_coco', 'checkpoint_freq': 1, 'sync_bn': True, 'find_unused_parameters': False, 'use_amp': False, 'scaler': {'type': 'GradScaler', 'enabled':...
2024 年,实时目标检测领域经历了多次版本迭代,YOLO 系列先后推出了 YOLOv9、YOLOv10,以及 YOLO11。而 DETR 系列则在 RT-DETR 之后,陆续推出了 LW-DETR、RT-DETRv2 和 RT-DETRv3。 这两类模型的重要突破,实质上得益于相互借鉴和融合。RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块,以替代冗余的多尺度自注意力层,...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R...