除了拥有超高的精度,RTMDet 的工程优化也非常全面:基于 MMDeploy,RTMDet 全系列已经支持了 ONNXRuntime 以及 TensorRT 等推理框架的部署。同时,为了节约广大炼丹师的宝贵时间,RTMDet 的训练效率也同样进行了大幅的优化,我们在 MMYOLO 中提供了高效训练版本的代码,RTMDet-s 训练 300 epoch 仅需 14 × 8GPU 时!
RTMDet是基于YOLOX发展而来,YOLOX是由旷视科技提出的anchor-free 的单阶段目标检测模型.YOLOX使用解耦预测头,同时抛弃anchor base转而使用anchore free。而RTMDet则是基于YOLOX使用全新的训练策略,新的主干网路与NECK,同时将Head进行了设计,并提出了一些新的正负样本匹配准则以及loss公式,同时又使用了新的数据增强策略...
哇 最大的模型RTMDet-X的推理时间也才3.1毫秒,相比较PP-YOLOE的X版本需要10.5毫秒简直不是一个量级,即使与TRMdet-X精准度差不多的PP-YOLOE的推理时间也要达到6.7毫秒,而PP-YOLOE最小的模型PP-YOLOE-S的推理时间也要3毫秒左右,这是什么呀!真的疯了呀!! 昨晚MTRDet放出源码了,我第一时间看了一下,确实...
RTMDet算法的训练过程可以分为数据准备、模型构建和优化三个主要步骤。首先,需要准备一个包含人脸掩码的大型数据集,该数据集应该具有多样性,涵盖各种环境、光照和姿势。可以使用现有的公开数据集,如WIDER Face或CelebA,也可以通过手动标注或使用在线数据收集工具来创建自己的数据集。 在数据准备阶段,需要对数据集进行预处...
RTMDet is an efficient real-time object detector, with self-reported metrics outperforming the YOLO series. It achieves 52.8% AP on COCO with 300+ FPS on an NVIDIA 3090 GPU, making it one of the fastest and most accurate object detectors available as of writing this post. ...
RTMDET是一个高效的实例分割算法,它在保持较高精度的同时,具有较快的推理速度。 RTMDET的快速推理速度主要得益于两个方面的优化:网络结构设计和推理过程优化。 首先,RTMDET采用了一种轻量级的网络结构。网络的主干部分采用了ResNet或者ResNext的骨干结构,这些骨干网络已经在许多计算机视觉任务中得到了验证和应用。此外,...
在第3个阶段后,作者添加了1个SPP块,与RTMDet中一样。在作者的编码器上,作者使用PAFPN作为Neck来构建特征金字塔[31, 35]。它融合了从Backbone不同阶段提取的多尺度特征。Neck中使用的基本构建块也是作者的MS-Block,在其中使用3 × 3深度可分离卷积进行快速推理。
RTMDet模型：RTMDet是上海人工智能实验室、南洋理工大学、天津大学等联合开发的高效实时目标检测器。它通过引入大核深度可分离卷积增加感受野，平衡不同分辨率层级间的计算量和参数量，改进标签分配与数据增强策略。RTMDet在目标检测、实例分割及旋转目标检测任务上表现出色。RTMDet在DOTA-v1.0数据集上的表现...
RTMDet模型是上海人工智能实验室、南洋理工大学、天津大学等联合提出的高效实时目标检测器，其核心在于在模型结构中引入大核深度可分离卷积，平衡不同分辨率层级间以及backbone和neck间的计算量，同时改进标签分配与数据增强策略。此模型在目标检测、实例分割及旋转目标检测任务上表现出色。RTMDet模型在DOTA-v1....
python computer-vision deep-learning faster-rcnn object-detection cocodataset mmdetection roboflow rtmdet Updated Sep 10, 2024 Jupyter Notebook huzi1998 / COMPARATIVE-ANALYSIS-of-Convolutional-Neural-Networks-for-Crowd-Detection Star 0 Code Issues Pull requests This research delves into the appl...