RTMDet作为轻量级实时检测模型的代表,其损失函数经过多维度优化,兼顾检测速度与精度需求,主要包含分类损失、回归损失与目标存在性损失三个核心部分,同时引入动态标签分配策略解决正负样本不均衡问题。 分类损失采用改进的交叉熵函数,通过引入温度系数调节正负样本权重。对于每个预测框,模型需判断其所属类别,传统交叉熵函数对...
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!
而 RTMDet 在 S 和 Tiny 上也使用了 MixUp,这是因为 RTMDet 在最后 20 epoch 会切换为正常的 aug, 并通过训练证明这个操作是有效的。 并且 RTMDet 为混合类数据增强引入了 Cache 方案,有效地减少了图像处理的时间, 和引入了可调超参 max_cached_images ,当使用较小的 cache 时,其效果类似 repeated augment...
作者从YOLOv6-tiny、RTMDet-tiny RTMDet、YOLOV7-tiny和YOLO-MS-XS的neck部分生成了类响应图,并从MS COCO数据集中选择了不同大小的典型图像,包括小、中和大的目标。 可视化结果如图5所示。YOLOv6-tiny、RTMDet-tiny和YOLOV7-tiny都无法检测到密集的小目标,如人群,而且会忽略目标的某些部分。相反,YOLO-MS-XS...
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,...
detector= rtmdetObjectDetector(___,Name=Value)sets theInputSize, andNormalizationStatisticsproperties of the detector using one or more name-value arguments in addition to any combination of arguments from previous syntaxes. Note This functionality requires Deep Learning Toolbox™ and theComputer Visi...
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...
py文件中的config参数为RTMDet配置文件的路径。执行训练命令，训练后的模型和日志文件将保存在工作目录下的指定文件夹中。参考文献与资源：在研究和实现RTMDet模型时，可参考OpenMMLab、DOTA数据集官网、有关大核设计的CVPR论文、RTMDet论文以及mmrotate项目文档等资源，以获取更深入的理解和技术支持。
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....