与基于CNN的实时目标检测器的比较 推理速度和算法性能。我们将RT-DETRv3的端到端速度和准确性与当前先进的基于CNN的实时目标检测方法进行了比较。我们根据推理速度将模型分为小、中、大三个尺度。在类似的推理性能条件下,我们将RT-DETRv3与其他最先进的算法进行了比较,如YOLOv6-3.0、Gold-YOLO、YOLO-MS、YOLOv8、...
我们将RT-DETRv3的端到端速度和准确性与当前先进的基于CNN的实时目标检测方法进行了比较。我们根据推理速度将模型分为小、中、大三个尺度。在类似的推理性能条件下,我们将RT-DETRv3与其他最先进的算法进行了比较,如YOLOv6-3.0、Gold-YOLO、YOLO-MS、YOLOv8、YOLOv0和YOLOv10。如表2所示,对于小规模模型,RT-DETR...
DETR是首个基于Transformer的端到端目标检测算法。它采用集合预测并通过匈牙利匹配策略进行优化,从而消除了对NMS后处理的需求,简化了目标检测过程。随后的DETR变体(如DAB-DETR、DINO和DN-DETR等)进一步引入了迭代细化方案和去噪训练,有效加速了模型的收敛速度并提高了性能。然而,其高计算复杂度显著限制了其实际应用。
实验结果: DETR类在COCO上常用的尺度都是800x1333,以往都是以Res50 backbone刷上45 mAP甚至50 mAP为目标,而RT-DETR在采用了YOLO风格的640x640尺度情况下,也不需要熬时长训几百个epoch 就能轻松突破50mAP,精度也远高于所有DETR类模型。 1.1 PPHGNetV2 RepConv介绍 源码:https://github.com/PaddlePaddle/P...
第二,创新特征融合网络,这个同理第一,比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。第三,改进主干特征...
该算法的环境为pytorch=2.0.1,注意,尽量要用pytorch2以上的版本,否则可能会报错: AttributeError: module 'torchvision' has no attribute 'disable_beta_transforms_warning' 1. 官方模型训练 参数配置 该算法的配置封装较好,我们只需要修改配置即可:train.py,指定要使用的骨干网络。
通过内置多种深度学习算法,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...
NMS是检测中广泛采用的后处理算法,用于消除检测器输出的重叠预测框。NMS中需要2个超参数:得分阈值和IoU阈值。 特别地,分数低于分数阈值的预测框被直接过滤掉,并且每当2个预测框的IoU超过IoU阈值时,分数较低的框将被丢弃。重复执行此过程,直到每个类别的所有框都已处理完毕。因此,NMS的执行时间主要取决于输入预测框的...
5506 21 14:30:55 App 太全了!从入门到精通YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLOv4、YOLOv3等YOLO目标检测算法!这不啃书爽十倍!386 2 0:58 App 火火火!多模态生成发文量大涨!最新成果统一Transformer和Diffusion,含金量这一次直接爆表!1368 22 2:10:39 App YOLOV8+Deepsort+YOLOV9多目标跟踪实战-跟着...
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》、《基于 OpenVINO C++ API 部署 RT-DETR 模型