此外,由于我们提出的辅助密集监督分支仅用于训练,因此我们的方法保持了与RT-DETR和RT-DETRv2相同的推理速度。 收敛速度。我们的方法基于RT-DETR框架,通过结合基于CNN和基于Transformer的一对多密集监督,不仅提高了模型性能,还加快了收敛速度。我们进行了广泛的实验来验证我们方法的有效性。表1显示了不同训练计划下RT-DETR...
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,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 为什么会出现: 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 Tr...
对于数据增强和训练策略部分,RT-DETR的数据增强采用的是基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和Resize,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与DETR系列的处理方式有较大的不同,主要是为了满足实时性的要求。RT-DETR的训练策略则是和DETR系列基本相同,优化器同样采用AdamW,默认在COCO train2017上训练6x,即 72...
首推,是将两种最新推出算法的模块进行融合形成最为一种新型自己提出的模块然后引入到RT-DETR算法中,可以起个新的名字,这种改进是最好发高水平期刊论文。后续改进将主要教大家这种方法,有需要的朋友可私信我了解。 第一,创新主干特征提取网络,将整个Backbone改进为其他的网络,比如这篇文章中的整个方法,直接将Backbone替...
基于RT-DETR-Faster的苹果采摘机器人实时目标检测算法 为了解决苹果采摘中目标小,实时性要求高等问题,提出了一种基于RT-DETR的采摘机器人目标检测方法,名为RT-DETR-Faster.首先,采用FasterNet部分卷积替换主干网络的传统卷... 王文杰,陈伟,路锦通,... - 《自动化与仪表》 被引量: 0发表: 2024年 一种基于优化...
首先,将RT-DETR原始ResNet18主干提取网络中的BasicBlock替换为轻量级FasterNetBlock。然后,在RT-DETR的Neck部分加入SimAM三通道注意力机制,提高模型的准确度。最后,将GI_(o)u替换为MPDIoU损失函数加快收敛速度,提高检测精度。实验结果表明,相比于原始的RT-DETR算法,改进后的RT-DETR算法在隐形眼镜环状波纹数据库上的...
RT-DETRv2发布,性能超越RT-DETR,并且重点解决DETR部署难题,彻底消除了相比于YOLOs的部署限制,RT-DETRv2和YOLO具有相…显示全部 关注者3 被浏览41 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 分享 暂时还没有回答,开始写第一个回答...
RT-DETR+Sort 实现目标跟踪,等后处理过程,但它依旧需要对结果进行筛选,这里直接通过对置信度进行筛选即可。算法是用来做跟踪的,在这个算法中的追踪器
针对无人机目标检测中目标小且密集,背景复杂,硬件条件限制等挑战,提出一种改进的RTDETR检测器.在骨干网络,设计轻量级多尺度注意力特征提取模块(Rep-FasterNet EMA block),使用RepConv改进FasterNet Block,同时引入多尺度注意力模块(EMA),增强空间特征提取能力并降低计算冗余.在encoder部分,采用了DyASF特征融合结构替换CC...
基于Transformer的实时目标检测算法 RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。该方法设计了一种高效的混合编码器,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效地处理多尺度特征,并提出了IoU感知查询选择,通过向解码器提供更高质量的初始目标查询来进一步提高性能。其精度和速度均优于同期YOLO系列,受到了广泛关注。RT-DETRv2进一...