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...
简介: YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理 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...
训练完成后,可以通过验证集来评估模型的性能。YOLOv8提供了方便的命令来进行模型评估: bash深色版本 python ultralytics/yolo/v8/detect/val.py --data power_defect_dataset.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt 这里,best.pt是训练过程中保存的最佳模型权重文件。 模型推理 你可以使用训练好的模型进...
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 rtdetr-r18-pytorch 版本修改2 - ultralytics - YOLOv8版本训练自己的数据集CSPhD-winston 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 5103 1 06:38 App 使用ultralytics(YOLOv8)实现RT-Detr 869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救...
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...
高效混合编码器:百度的RT-DETR使用高效混合编码器,通过解耦尺度内相互作用和跨尺度融合来处理多尺度特征。这种独特的基于视觉转换器的设计降低了计算成本,并允许实时对象检测。 IoU感知查询选择:b百度的RT-DETR通过利用iou感知查询选择来改进对象查询初始化。这使得模型能够专注于场景中最相关的物体,提高检测精度。 自适...
RT-DETR-R50 / 101 方便和现有的 DETR 变体进行对比,而 RT-DETR-L / X 则用来和现有的实时检测器( YOLO 系列模型)进行对比。 对于数据增强和训练策略部分,我们的数据增强采用的是基础的随机颜色抖动、随机翻转、裁剪和 Resize ,并且在验证和推理...
RT-DETR是一种实时目标检测模型,它结合了两种经典的目标检测方法:Transformer和DETR(Detection Transformer)。 超越YOLOv8,飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR!mp.weixin.qq.com/s/o03QM2rZNjHVto36gcV0Yw code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetrgithub.com/...