模型结构 标签匹配 损失函数 最后再介绍训练RT-DETR的训练配置。 一、数据预处理 1.1 训练阶段的数据增强 首先,我们来介绍RT-DETR模型在训练阶段所使用到的数据预处理与数据增强策略,下方的图1展示了官方RT-DETR项目所采用的策略,可以看到,和SSD的数据增强策略是一致的,包括随机颜色扰动(RandomDistort)、随机扩展(Ran...
重新思考编码器结构,并设计了一系列不同编码器的变体,如图5所示。变量集通过将多尺度特征交互解耦为尺度内交互和跨尺度融合两步操作,逐渐提高了模型精度,同时显著降低了计算成本(详细指标参见表3)。 我们首先移除DINO-R50[46]中的多尺度变压器编码器作为基线A。接下来,在基线a的基础上插入不同形式的编码器,产生一...
直观地说,对连接的多尺度特征进行特征交互是多余的。如图5所示,为了验证这一观点,作者重新思考编码器结构,并设计了一系列具有不同编码器的变体。 该组变体通过将多尺度特征交互解耦为尺度内交互和跨尺度融合的两步操作,逐步提高模型精度,同时显著降低计算成本。首先删除了DINO-R50中的多尺度变换编码器作为基线A。接下...
尽管正在不断改进DETR的组件,但本文的目标不仅是进一步提高模型的性能,而且是创建一个实时的端到端目标检测器。 2.3、目标检测的多尺度特征 现代目标检测器已经证明了利用多尺度特征来提高性能的重要性,尤其是对于小物体。FPN引入了一种融合相邻尺度特征的特征金字塔网络。随后的工作扩展和增强了这种结构,并被广泛用于实...
RT-DETR(Real-Time Detection, Embedding, and Tracking)是一种基于Transformer的实时目标检测、嵌入和跟踪模型,它通过结合目标检测、特征嵌入和目标跟踪三个任务,实现了高效准确的实时目标识别和跟踪。本文将详细介绍RT-DETR的网络结构、数据集获取、环境搭建、训练、推理、验证、导出及部署流程。 一、RT-DETR网络结构 ...
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...
其实通过官方onnx模型的格式可以看出,官方已经将所有后处理步骤写入到模型中,此时不需要额外添加后处理代码,是一种比较省心的方式。 但对于有强迫症的笔者而言,对于三个输入头的模型实在是看着别扭,因此我更偏向于下面的这种推理方式。 同样是抽取官方模型,但此时我们将后处理的所有操作全部摘除,只保留原模型参数:将模...
目标检测主要分为两种范式,一种是基于卷积网络的结构,另一种是基于Transfomer的结构。实时目标检测是满足工业应用场景的很重要的研究方向,此前基本是属于卷积网络的范式,然而这种结构通常需要使用非极大值抑制的后处理方法,难以被优化且不够鲁棒,导致检测器推理速度受限。而DETR不依赖于非极大值抑制,受限于模型自身的...
query,当真值数量<object queries 数量时,没有匹配上真值框的是模型认为的背景图;当真值数量> object...
实现视觉结构化、行为分析、状态检测等应用,高效率支持 Transformer 模型和视觉大模型。