其中YOLOv7论文还中了CVPR2023,再到今年年初的YOLOv8也转为Anchor Free并且刷了500epoch,各种trick几乎快被吃干抹尽了,再做出有突破性的YOLO已经很难了,大家也都希望再出来一个终结性的模型,不要再一味往上叠加YOLO版本号了,不然YOLOv9甚至YOLOv100得卷到何时才到头呢?
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...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
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...
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...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
RT-DETR-L 在 COCO val2017上的精度为53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为114,RT-DETR-X 的精度为54.8% AP,FPS 为74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 ▎和端到端检测器对比 RT-DETR-R50在 COCO val2017上的精度为53.1% AP,在 T4 GPU 上的...
RT-DETR-L 在 COCO val2017 上的精度为 53.0% AP ,在 T4 GPU 上的 FPS 为 114,RT-DETR-X 的精度为 54.8% AP,FPS 为 74。相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 02 和端到端检测器对比 ...
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; ...
RT-DETR rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集 3373 20 2:00:51 App DETR目标检测算法源码解读:YOLO卷不动了,来试试DETR!Transformer跨界CV做检测的开山之作! 840 -- 4:40 App RT-DETR改进前后数据-并且与YOLOv7对比 2090 -- 15:07 App 深入理解DETR 系列及改...