RT-DETR-R50 / 101做主干是方便和现有的DETR变体进行对比,而RT-DETR-HGNet-L / X则用来和现有的实时检测器进行对比,值得注意的是,HGNetv2是由百度自家研发的主干结构。 与YOLO相似的地方在于,RT-DETR最终会输出三种不同尺寸的特征图,它们相对于输入图像的分辨率下采样倍数分别是 8 倍、16 倍和 32 倍。这与...
百度最近提出了一种基于RT-DETR(实时检测Transformer)架构的端到端目标检测器,它在速度和精度上都达到了 state-of-the-art(SOTA)的性能。🔍 Backbone架构 RT-DETR采用了经典的ResNet和百度自研的HGNetv2两种backbone。本次实验中,我们训练了两个版本的RT-DETR,分别以这两种backbone为基础。以HGNetv2为backbone的R...
RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)是百度开源的一款高效、实时的目标检测器,其优秀的性能使其在目标检测领域备受关注。本文将引导读者从零开始,逐步掌握RT-DETR的部署方法,使其能够在实际应用中发挥巨大作用。 一、环境准备 在部署RT-DETR之前,我们需要确保拥有一个合适的开发环境。具体环境要求如下: 操作系统...
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百度的RT-DETR (Real-Time Detection Transformer,实时检测转换器)是一种先进的实时物体检测器,它建立在视觉转换器(Vision Transformer)架构之上。它通过高效的混合编码器解耦尺度内交互和跨尺度融合,从而高效处理多尺度特征。通过采用 IoU 感知查询选择技术,该模型可专注于最相关的物体,从而提高检测精度。通过调整解码器...
这篇博文将介绍百度的RT-DETR，它声称在实时目标检测领域打败YOLO。RT-DETR在训练时间上要求更少，大约只需要进行 75 到 80 轮训练（而YOLOv8通常需要进行 300 到 400 轮训练）。此外，RT-DETR对数据增强的依赖较小。在相同的测试条件下，RT-DETR表现更出色，具有更好的性能和平衡，而且速度也与YOLO...
RT-DETR 模型是飞桨目标检测套件 PaddleDetection 最新发布的 SOTA 目标检测模型。其是一种基于 DETR 架构的端到端目标检测器,在速度和精度上均取得了 SOTA ...
百度文库 其他 rt-detr模型设计原理rt-detr模型设计原理 RT-DETR(Transformer for Real-Time Detection)模型的设计原理主要基于Transformer编码器和解码器结构,同时进行了大量的优化以实现实时目标检测。 首先,RT-DETR采用了与DETR相同的编码器和解码器结构。编码器负责将输入图像转换为一组特征向量,这些特征向量被送入...
飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE ,同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE+ 。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能...
RT-DETR是百度开源的一个实时端到端目标检测算法，其性能超越了YOLOv5、YOLOv8等系列检测算法。在本文中，我们将使用onnxruntime框架部署RT-DETR模型，采用Python语言实现。部署流程如下：在部署前，我们需要准备onnxruntime包，设置执行提供器为"CUDAExecutionProvider"以利用GPU进行加速，同时启用simplify=...