RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 RT-DETR作者团队认...
这一差距主要还是归结于RT-DETR所采用的Deformable attention的计算量和计算速度在现有的硬件设备上尚不具备可媲美与卷积操作的性能,不过,这无疑是阶段性的问题,从发展的眼光来看,未来的硬件技术也会很好地支持DETR框架,不过,也许到了那一天,如今气势汹汹的DETR框架恐怕也会成为了昨日黄花,被不断迭代出来的新技术淘汰...
实时性能：RT-DETR能够在保持高准确性的同时，实现实时的检测速度。例如，RT-DETR-L在COCO val2017数据...
RTDETR改进-最新的FPN变种High-level Screening-feature Pyramid Networks,并对其进行二次创新 1859 0 07:12 App RT-DETR | 5、CCFM 收尾工作 | 理论+代码精讲 1.1万 18 36:51 App RT-DETR 论文简介 9508 0 12:09 App RT-DETR与YOLOV8的训练效果对比!数据集采用VisDrone2019和CrowdHuman 1.0万 6 07:52...
在RT-DETR的Encoder中,使用的是标准的自注意力计算方法,而在其Decoder中,则使用的是可变形自注意力(deformable attention),可变形自注意力能够大幅的降低计算量,同时该部分还使用到了CUDA算子,能够加快运行速度,当然,这个可变形自注意力计算并非是RT-DETR的创新点,但其作用却是极大,在DINO,DN-Deformable-DETR中都有...
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 ...
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》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》,在该文章中...
最近PaddleDetection的develop分支中新出了RT-DETR的实时端到端目标检测框架,RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。通过高效的混合编码器,解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征。此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应用。 RT-DETR...
1. DETR模型——这些模型非常酷,因为它们可以检测物体而不需要非最大抑制等一系列额外步骤。但问题是它们的计算成本很高,因此运行速度很慢。 2. YOLO模型——以速度超快而闻名,但它们并不总是能获得最好的准确度。 因此,RT-DETR 团队想出了一些巧妙的想法,制作了一个基于 DETR 的模型,可以在速度和准确性上击...