RT-DETRv3的性能明显优于现有的实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18/RT-DETRv2-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP(+1.6%/+1.4%),同时保持了相同的耗时。同时它只需要一半的时间就可以达到类似的性能。此外,RT-DETRv3-R101以54.6%的AP性能超越YOLOv10-X。 总结来说,本文的主...
如图1所示,RT-DETRv3显著优于其他实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18相比,RT-DETRv3-R18在保持相同延迟的情况下,实现了48.1%的平均精度(AP)(+1.6%)。此外,RT-DETRv3-R50的性能比YOLOv9-C高出0.9% AP,同时延迟减少了1.3毫秒。 5. 方法 RT-DETRv3 的整体结构如图 2 所示。我们...
📊实验表明,RT-DETRv3在速度和准确性之间取得了很好的平衡,超越了现有的实时检测器,包括YOLOv10,其性能和耗时都有明显的优势。🌟RT-DETRv3的主要创新点包括: 提出多重一对多辅助密集监督模块,应用于RT-DETR的编码器和解码器,在训练阶段加速收敛并提升整体性能。 引入自注意力扰动模块,通过多组查询的多样化标签分...
GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法,训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支,推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作,能够在不增加推理成本的同时提高性能,从而实现RT-DETR的轻量化改进。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方...
3.根据权利要求1所述的基于改进RT-DETR和DeepLabV3+的喉镜影像识别方法,其特征在于,使用DeepLabV3+模型对声带区域进行分割,该模型通过多尺度特征提取和空洞卷积提升对复杂区域的分割精度。 4.根据权利要求1所述的基于的改进RT-DETR和DeepLabV3+喉镜影像识别方法,其特征在于,使用RT-DETR模型对喉镜影像中的病变区域进行...
RT-DETR是第一个基于实时端到端Transformer的目标检测器。其效率来源于框架设计和匈牙利匹配。然而与YOLO系列等密集的监督检测器相比,匈牙利匹配提供了更稀疏的监督,导致模型训练不足,难以达到最佳结果。为了解决这些问题,本文提出了一种基于RT-DETR的分层密集正监督方法,称为RT-DETRv3。首先引入了一个基于CNN的辅助分支...
RT-DETRv3明显优于现有的实时检测器,包括RT-DETR系列和YOLO系列。例如,与RT-DETR-R18/RT-DETRv2-R18相比,RT-DETRv3-R18实现了48.1%的AP (+1.6%/+1.4%),同时保持了相同的延迟。同时,它只需要一半的时间就可以达到相当的性能。此外,RT-DETRv3-R101可以获得令人印象深刻的54.6% AP,优于YOLOv10-X。代码将...
本文记录的是基于 GhostNetV3 的 RT-DETR轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法,训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支,推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作,能够在不增加推理成本的同时提高性能,从而实现RT-DETR的轻量化改进。
简介:RT-DETR改进策略【损失函数篇】| WIoU v3:针对低质量样本的边界框回归损失函数 一、背景 现有问题:大多数现有工作假设训练数据中的样本都是高质量的,专注于增强边界框回归损失的拟合能力。然而,在低质量样本上盲目增强边界框回归会损害定位性能。 解决思路:本文使用Wise-IoU,其动态非单调FM使用异常值程度而非Io...
我们介绍了D-FINE,一个强大的实时对象检测器,它通过重新定义DETR模型中的包围盒回归任务来实现出色的定位精度。D-FINE包括两个关键部分:细粒度分布优化(FDR)和全局最优局部自蒸馏(GO-LSD)。FDR将回归过程从预测固定坐标转换为迭代优化概率分布,提供了一种细粒度的中间表示,显著提高了定位精度。GO-LSD是一种双向优化...