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...
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用。RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,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实现了53.1%的AP和108FPS...
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...
相同尺度的版本下,RT-DETR 比 YOLO 系列检测器的精度都更高一些,端到端速度都更快一些。 和端到端检测器对比 RT-DETR-R50 在 COCO val2017 上的精度为 53.1% AP,在 T4 GPU 上的 FPS 为 108,RT-DETR-R101 的精度为 54.3% AP,FPS 为 7...
总之,本研究旨在改进YOLOv8车道抛洒物检测系统,通过融合RT-DETR骨干网络和HGNetv2,提高系统的准确性和效率。这将为道路安全提供重要的技术支持,减少车辆事故和人员伤亡,具有重要的实际应用价值。 2.图片演示 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 ...
然而,最近出现的一种新型检测器——RT-DETR,却在速度和精度上全面超越了YOLOv8,成为了目标检测领域的新领军者。 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...
简介:飞桨推出实时检测器RT-DETR,以超越YOLOv8的精度成为业界领先的实时目标检测模型。RT-DETR结合了Transformer架构的高效性和DETR的灵活性,实现了高精度和实时性的完美平衡。本文详细解读RT-DETR的技术原理、实现细节以及实际应用价值,为非专业读者提供清晰易懂的技术视角。
简介:YOLO超快时代终结了 | RT-DETR用114FPS实现54.8AP,远超YOLOv8(二) 4、The Real-time DETR 4.1、方法概览 所提出的RT-DETR由Backbone、混合编码器和带有辅助预测头的Transformer解码器组成。模型体系结构的概述如图3所示。 具体来说: 首先,利用Backbone的最后3个阶段的输出特征作为编码器的输入; ...
C#部署yolov8官方提供rtdetr的模型,首先转成Onnx模型然后即可调用。测试环境:vs2019netframework4.7.2onnxruntime1.16.3opencvsharp==4.8.0, 视频播放量 468、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研
YOLOv7: YOLOv7可以直接使用预训练模型进行部署,也可以根据自己的需求进行微调。 YOLOv8: YOLOv8可以直接使用预训练模型进行部署,也可以根据自己的需求进行微调。 RT-DETR: RT-DETR可以直接使用预训练模型进行部署,也可以根据自己的需求进行微调。 文献材料链接 ...