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...
(5)poll使用链表保存监视的文件描述符,虽然没有了监视文件数量的限制,但是其他缺点依旧存在。 由于以上缺点,基于select模型的服务器程序,要达到十万以上的并发访问,是很难完成的。因此,epoll出场了。 三、epoll的优点 (1)不需要轮询所有的文件描述符 (2)每次取就绪集合,都在固定位置 (3)事件的就绪和IO触发可以异...
1. 以往的DETR,如Deformable DETR是将多尺度的特征都拉平成拼接在其中,构成一个序列很长的向量,尽管这可以使得多尺度之间的特征进行充分的交互,但也会造成极大的计算量和计算耗时。RT-DETR认为这是当前的DETR计算速度慢的主要原因之一; 2. RT-DETR认为相较于较浅的S3特征和S4特征,S5特征拥有更深、更高级、更丰富...
使用depth multiplier和width multiplier将Backbone和混合编码器一起缩放。因此,得到了具有不同数量的参数和FPS的RT-DETR的两个版本。 对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multiplier。值得注意的是,提出的不同规模的RT-DETR保持了同质解码器,这有助于使用高...
在模型精度持平的情况下，RT-DETR 模型体积压缩为原来的四分之一，GPU 推理加速44%。注：上述表格测试使用 Paddle Inference 开启 TensorRT，由于包含 D2H 拷贝时延，和论文 FP16 FPS 相比略慢。传送门 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto_compression/detection RT-DETR 模型快速...
使用YOLO-WORLD预测(不包括Patch-Based) 模型:yolov8x-worldv2.pt 预测结果跟原图一样: 使用YOLO-WORLD预测(使用SAHI) 模型:yolov8x-worldv2.pt(相同模型) 预测结果有改善,但还是很糟糕: 预测使用 RTDETR 和 RTDETR Patch-Based 基本RTDETR推理 RTDETR Patch-Based的推理(效果最佳)...
由此,我们正式推出了——RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。 点击文末阅读原文快速体验 RT-DETR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetr ...
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...
论文链接:DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection 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...
python tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml # train on multi-gpu export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 torchrun --nproc_per_node=4 tools/train.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml 2、推理 python tools/infer.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r18vd_6x_...