RT-DETR不仅在精度和速度上优于目前最先进的实时检测器,而且不需要后处理,因此检测器的推理速度不会延迟并保持稳定,充分利用了端到端检测流水线的优势。 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...
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...
RT-DETR 通过在推理时使用不同层数的 Decoder ,可以灵活的调整推理速度而不需要重新训练。我们发现减少少数的层( 1~2 )对精度产生的影响很小,而且可以显著提高推理速度,这为提供更轻量级的 RT-DETR(S or M) 提供了可行方案。 总结 在本文中,我们...
前言 本文首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响,并建立了端到端的速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟,作者提出了一种实时检测Transformer(RT-DETR),这是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,设计了一种高效的混合编码器,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...
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...
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...
实验结果表明,NMS 不仅会延迟推理速度,并且不够鲁棒,需要挑选合适的超参数才能达到最优精度。这一实验结果有力证明设计一种实时的端到端检测器是具有重要意义的。 RT-DETR结构设计 近年来,得益于研究者们在加速训练收敛和降低优化难度上做出的努力, DETR 系列模型已经获得了优秀的性能。然而,DETR 与现有实时检测器...
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...