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...
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...
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...
此外,本文提出的检测器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用。 RTDETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在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。
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...
此外,本文提出的检测器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用。 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。
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...