将RT-DETR中的检测头用到YOLOv5中,提高检测效果。 二、基本原理 原文链接: [2311.15599] UniRepLKNet: A Universal Perception Large-Kernel ConvNet for Audio, Video, Point Cloud, Time-Series and Image Recognition (arxiv.org) 摘要:近年来,端到端基于变压器的检测器(DE-TRs)取得了显著的性能。然而,DETR...
对于Decoder,我们并没有对其结构进行调整,目的是为了方便使用高精度的DETR的大检测模型对轻量级DETR检测器进行蒸馏,我们认为这是未来可探索的一个方向。 最终我们的 RT-DETR 整体结构如下图所示: 对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的...
对于 Decoder ,我们并没有对其结构进行调整,目的是为了方便使用高精度的 DETR 的大检测模型对轻量级 DETR 检测器进行蒸馏,我们认为这是未来可探索的一个方向。 最终我们的 RT-DETR 整体结构如下图所示: 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...
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。 04 总结 在本文中,我们提出了一个实时的端到端检测器 RT-DETR ,克服了 NMS 对...
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...
(2) Decoder & Head:DETR 架构有两个关键组件: Query Selection 和 Decoder 。 RT-DETR作者团队认为只需将Encoder作用在S5 特征上,既可以大幅度地减小计算量、提高计算速度,又不会损伤到模型的性能。为了验证这一点,作者团队设计了若干对照组,如下图所示。
Decoder 消融实验 我们还对 Decoder 不同层的输出评估了精度,并测试了对应的检测器推理时间。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...
[-1, 3, RepC3, [256]] # F4 (24), pan_blocks.0 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 25, downsample_convs.1 - [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat Y5 - [-1, 3, RepC3, [256]] # F5 (27), pan_blocks.1 - [[21, 24, 27], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # ...
03 Decoder 消融实验 我们还对 Decoder 不同层的输出评估了精度,并测试了对应的检测器推理时间。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...
首先,相较于其他的YOLO目标检测算法,YOLOv8更像一个算法框架,他里面集成了从v3到v9的YOLO算法(没错,它有v9)以及RT-DETR,因此环境是通用的,方便我们做对比实验 其次,该框架没有拘泥于目标检测领域,他还包含了分类、分割、姿态估计、追踪等一系列计算机视觉任务。