YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
(1)Backbone:采用了经典的ResNet和百度自研的HGNet-v2两种,backbone是可以Scaled,HGNetv2的L和X两个版本,也分别对标经典的ResNet50和ResNet101,不同于DINO等DETR类检测器使用最后4个stage输出,RT-DETR为了提速只需要最后3个,这样也符合YOLO的风格; (2) Neck:飞桨团队设计了一系列编码器变体来验证解耦尺度内和尺...
完爆全部YOLO家族!RT-DETRv3突破目标检测网络的极限! 1. 引言 目标检测是计算机视觉中的一个重要基础问题,主要关注于获取图像中物体的位置和类别信息。实时目标检测对算法性能有更高要求,如推理速度需大于30帧每秒(FPS),在自动驾驶、视频监控和物体追踪等实际应用中具有巨大价值。近年来,由于其实时高效的推理速度和优...
此外,以YOLOv8为例,评估了不同NMS超参数下COCO val2017的模型准确性和NMS操作的执行时间。 注意,在实验中采用的NMS后处理操作是指TensorRT efficientNMSPlugin,它涉及多个CUDA内核,包括EfficientNMSFilter、RadixSort、EfficientNMS等,作者只报告了EfficientNMS内核的执行时间。在T4 GPU上测试了速度,上述实验中的输入图像...
简介:YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8(二) 4、The Real-time DETR 4.1、方法概览 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; ...
结合PaddleDetection开源的代码来看,RT-DETR是基于先前DETR里精度最高的DINO检测模型去改的,但针对实时检测做了很多方面的改进,而作者团队正是先前PP-YOLOE和PP-YOLO论文的同一波人,完全可以起名为PP-DETR,可能是为了突出RT这个实时性的意思吧。 RT-DETR模型结构 ...
结合PaddleDetection开源的代码来看,RT-DETR是基于先前DETR里精度最高的DINO检测模型去改的,但针对实时检测做了很多方面的改进,而作者团队正是先前PP-YOLOE和PP-YOLO论文的同一波人,完全可以起名为PP-DETR,可能是为了突出RT这个实时性的意思吧。 RT-DETR模型结构 ...
RT-DETR 引入了 YOLO 的 RepNCSP 模块，以替代冗余的多尺度自注意力层，通过重新设计轻量化的混合编码器，实现了实时 DETR；而 YOLOv10 借鉴了 DETR 的匹配策略，通过训练额外的一对一检测头，对密集 anchor 预测进行自动筛选，避免了 NMS 后处理，显著提升了速度。此外，YOLOv10 和 YOLO11 也引入了自注意力...
作为第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器，其在性能和效率上超越了YOLOv11的传统算法。RT-DETR通过其架构设计和匈牙利匹配，展现了强大的目标检测能力。尽管如此，与以YOLO系列为代表的密集监督检测器相比，匈牙利匹配提供了相对稀疏的监督，常常导致模型的训练效率不高，难以发挥其最大潜力。为了解决这一问题，...
RT-DETRv3明显优于现有的实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18/RT-DETRv2-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP (+1.6%/+1.4%),同时保持了相同的延迟。同时,它只需要一半的时间就可以达到相当的性能。此外,RT-DETRv3-R101可以获得令人印象深刻的54.6% AP,优于YOLOv10-X。代码将...