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...
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...
为了验证RT-DETR的性能,飞桨团队在多个标准数据集上进行了实验,并与当前主流的实时目标检测算法进行了对比。实验结果表明,RT-DETR在保持实时性能的同时,实现了超越YOLOv8的精度。在COCO数据集上,RT-DETR的mAP(mean Average Precision)达到了45.6%,比YOLOv8高出1.2个百分点。而在速度方面,RT-DETR在单张GPU上的推理速...
RT-DETR是一种实时目标检测模型,它结合了两种经典的目标检测方法:Transformer和DETR(Detection Transformer)。 超越YOLOv8,飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR!mp.weixin.qq.com/s/o03QM2rZNjHVto36gcV0Yw code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetrgithub.com/...
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...
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...
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 ...
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; ...
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 ...