RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们设计了一个高效的混合编码器,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征,并提出了IoU感知的查询选择机制,以优化解码器查询的初始化。此外,RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度,而不需要重新训练,这有助于实时目标检测器的实际应...
RT-DETR由百度开发,是一款端到端目标检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它利用ViT的强大特性,通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征。 RT-DETR具有很强的适应性,支持使用不同的解码器层灵活调整推理速度,而无需重新训练。该模型在具有TensorRT的CUDA等加速后端方面表现出色,优于许多其他实时目标检...
4.4、Scaled RT-DETR 为了提供RT-DETR的可扩展版本,将ResNet网替换为HGNetv2。使用depth multiplier和width multiplier将Backbone和混合编码器一起缩放。因此,得到了具有不同数量的参数和FPS的RT-DETR的两个版本。 对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multi...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在NVIDIA Tesla T4 GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。因此,RT-DETR成为了一种用于实时目标检测的新的SOTA,如图1所示。 此外,提出的RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,而RT-DETR-R1...
由此,我们正式推出了——RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。 点击文末阅读原文快速体验 RT-DETR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs...
由此,我们正式推出了——RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。 点击文末阅读原文快速体验 RT-DETR https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetr ...
RTDETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114 FPS,而RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74 FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。 此外,RTDETR-R50实现了53.1%的AP和108 FPS,在精度上比DINO-Deformable-DETR-R50高出2.2%的AP,在FPS上高出约21倍。
随着RT-DETR的出现,目标检测领域迎来了新的里程碑。在速度和精度上全面超越YOLOv8,RT-DETR以114FPS实现54.8AP,开启了目标检测的新纪元。