为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的车道抛洒物检测系统,该系统融合了RT-DETR骨干网络和HGNetv2。RT-DETR是一种新型的目标检测模型,它通过引入Transformer结构来提高目标检测的准确性和效率。而HGNetv2是一种高效的骨干网络,它可以提取更丰富的特征信息,从而进一步提高目标检测的性能。 本研究的主要贡献如下: 首先...
本文给大家带来利用RT-DETR模型主干HGNet去替换YOLOv8的主干,RT-DETR是今年由百度推出的第一款实时的ViT模型,其在实时检测的领域上号称是打败了YOLO系列,其利用两个主干一个是HGNet一个是ResNet,其中HGNet就是我们今天来讲解的网络结构模型(亲测这个HGNet网络比YOLO的主干更加轻量化和精度更高的主干,非常适合轻量...
【改进YOLOv8】车道抛洒物检测系统:融合RT-DETR骨干网络HGNetv2 #改进YOLOv8 - 群山科技工作室于20231219发布在抖音,已经收获了169个喜欢,来抖音,记录美好生活!
HGStem 的设计使其成为一个高效的特征提取模块,适用于需要处理高分辨率输入图像的应用,如图像分割、目标检测等。通过精心设计的卷积和池化操作,HGStem 能够为网络的深层提供有用的特征表示。 4. HGBlock HGBlock的原理和作用 HGBlock 是 PPHGNetV2(High-Performance and Generalizable Network)中的一个构建块,它用于...
(1)Backbone:采用了经典的ResNet和百度自研的HGNet-v2两种,backbone是可以Scaled,HGNetv2的L和X两个版本,也分别对标经典的ResNet50和ResNet101,不同于DINO等DETR类检测器使用最后4个stage输出,RT-DETR为了提速只需要最后3个,这样也符合YOLO的风格; (2) Neck:飞桨团队设计了一系列编码器变体来验证解耦尺度内和尺...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 。RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DET...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 。RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DET...
对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet 为 backbone 的 RT-DETR 则包括 RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 。 RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 ...
RT-DETR骨干网络HGNetv2简介 RT-DETR横空出世 前几天被百度的RT-DETR刷屏,参考该博客提出的目标检测新范式对原始DETR的网络结构进行了调整和优化,以提高计算速度和减小模型大小。这包括使用更轻量级的基础网络和调整Transformer结构。并且,摒弃了nms处理的detr结构与传统的物体检测方法相比,不仅训练是端到端的,检测也能...