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。 最后,该算法框架其实都是在调包,改进起来十分简单,...
参与比较的方法均采用Image Net作为预训练权重，包括RT DETR、RTMDet、PP - YOLOE等。使用划痕恢复训练...
而HGNetv2是一种高效的骨干网络,它可以提取更丰富的特征信息,从而进一步提高目标检测的性能。 本研究的主要贡献如下: 首先,通过融合RT-DETR骨干网络,可以有效提高车道抛洒物检测系统的准确性。RT-DETR的Transformer结构可以捕捉目标之间的长距离依赖关系,从而减少误检率和漏检率。同时,RT-DETR还可以自适应地调整目标的...
'rtdetr-l.pt': 这个参数指定了模型的权重文件。在这种情况下,它是一个预先训练的YOLOv8模型的权重文件。这个文件包含了模型的所有训练参数,是模型运行的基础。 device 'cuda:0': 这个参数指定了模型运行的设备。在这里,'cuda:0'表明模型将在第一个NVIDIA GPU上运行。如果没有GPU或希望在CPU上运行,可以将其更...
Bagging 通过引入随机性来减少过拟合,而 Boosting 则调整权重以提高鲁棒性;Stacking 和基于负相关的方法:这两种方法都涉及将多个基础模型合并为一个元模型。Stacking 训练多个基础模型并使用元模型集成输出,而基于负相关的方法则引入具有负相关性的模型以降低方差并提高泛化性。
具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道权重外，还通过跨维度交互进一步聚合两个...
此外,Transformer模型的引入,如DETR(Detection Transformer),通过直接学习目标的全局关系,为目标检测领域带来了新的思路和可能性。 在数据集方面,随着研究的深入,专门针对危险物品检测的数据集逐渐丰富,为算法的训练和评估提供了更多的资源。这些数据集通常包含了从公共场所如机场、车站等收集的图像,涵盖了各类危险物品,为...
model = RTDETR(weights_path) # weights_path为指向训练好的权重文件的路径 # 调用track方法进行追踪 results = model.track( source=source_path, # 待处理视频的地址,如果是webcam实时录制处理,则source=0 stream=True, # 对于视频采用流模式处理,防止因为因为堆积而内存溢出 ...
这个模块用于 RT-DETR。 基于https://github.com/DingXiaoH/RepVGG/blob/main/repvgg.py """default_act = nn.SiLU()# 默认激活函数为 SiLUdef __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, p=1, g=1, d=1, act=True, bn=False, deploy=False):"""使用给定的输入、输出和可选的激活函数初始化轻量...
RT-DETR骨干网络HGNetv2简介RT-DETR横空出世前几天被百度的RT-DETR刷屏,参考该博客提出的目标检测新范式对原始DETR的网络结构进行了调整和优化,以提高计算速度和减小模型大小。这包括使用更轻量级的基础网络和调整Transformer结构。并且,摒弃了nms处理的detr结构与传统的物体检测方法相比,不仅训练是端到端的,检测也能端...