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...
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 multiplier。值得注意的是,提出的不同规模的RT-DETR保持了同质解码器,这有助于使用高...
RT-DETR,全称为Real-Time DETR,是一种基于Transformer的目标检测器。相较于传统的目标检测算法,RT-DETR采用了更为先进的Transformer结构,从而实现了更高的检测精度和更快的运行速度。在COCO val2017数据集上,RT-DETR实现了54.8%的AP(平均精度),这一成绩已经超过了YOLOv8的表现。同时,RT-DETR在T4 GPU上的运行速度...
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...
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,引领目标检测进入超快时代。
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。
YOLOv8对比fasterrcnn 本人最近正在使用YOLOv8和RT-DETR两个模型做小目标检测方面的研究,YOLOv8相信大家已经耳熟能详,而RT-DETR是百度新开发的一款实时目标检测模型,是基于VIT算法的。尽管用的推理框架与YOLOv8不属于同一派别,但目前也已经集成到了YOLOv8的Ultralytics中,无论是预测、追踪还是结果处理与YOLOv8的...
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 ,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与 DETR 系列的处理方式有较大的...
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 ,并且在验证和推理时图像的输入尺寸统一为 640 ,与 DETR 系列的处理方式有较大的...