与基准模型RT-DETR 相比,改进后的模型精确率提升2.7%,召回率提升 2. 1%,mAP 提升3%,模型大小减少 48.4%,参数量减少 50.4%,GFLOPs 下降 55.4%,在检测速度上每秒检测帧数提高了24.3,同时兼顾了检测精度和检测速度,更契合铁路施工现场检测的硬件要求,改...
本项目基于PaddleX 3.0平台和RT-DETR-R50模型,开发了一套非机动车未带头盔监测系统,实现高效准确的头盔佩戴识别,助力降低交通事故,保障骑手安全。 - 飞桨AI Studio星河社区
首先,基于自制的校准板,使用颜色图像传感器获取番茄图像。然后,设计并嵌入由多尺度膨胀卷积(MDC)、聚焦特征下采样器(FFD)和自适应特征上采样器(AFU)组成的CASA结构于改进的RTDETR网络的Neck结构中,以构建基于改进RTDETR模型的番茄果实检测方法。最后,通过整合机器学习和图形处理技术,建立了一种基于CIE Lab*颜色空间的...
RT-DETR:Real-Time DEtection TRansformer 背景 目标检测作为计算机视觉应用的基础任务,一直备受行业应用重点关注。从最早学术界的 Two-Stage 方案 Faster-RCNN,到首个利于工业界高效率部署的 One-Stage 方案 SSD(Single Shot MultiBox Detector),最后发展到这两年大家非常熟悉的 YOLO 系列(v1/v2/v3/v4/v5/v6/v7...
RT-DETR:实时端到端物体检测器 lyuwenyu/RT-DETR:[CVPR 2024] 官方 RT-DETR (RTDETR paddle pytorch),实时检测变压器,DETR 在实时物体检测上击败 YOLO。🔥 🔥 🔥 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR?tab=readme-ov-file ...
从更加细致的角度来看RT-DETR与RT-DETR-ASF的区别,本文计算了各个行为类别的AP值,如表3所示,第一行代表模型,第一列代表不同类别,可以看出,RT-DETR-ASF在各个类别上都高于RT-DETR,尤其是测高度,RT-DETR-ASF提高了10.7%,达到了63.2%。 公开数据集中...
我能否将RT-DETR 模型与其他Ultralytics 模式一起使用,如训练、验证和导出? 百度RT-DETR :基于视觉变换器的实时物体检测器 概述 实时检测转换器RT-DETR)由百度开发,是一种尖端的端到端对象检测器,在保持高精度的同时提供实时性能。它基于 DETR(无 NMS 框架)的思想,同时引入了基于 conv 的骨干和高效混合编码器...
广西电网申请基于RTDETR的半监督学习的电力设备状态识别专利，有效降低标注成本 金融界2024年12月2日消息，国家知识产权局信息显示，广西电网有限责任公司电力科学研究院申请一项名为“一种基于RTDETR的半监督学习的电力设备状态识别方法及系统”的专利，公开号CN 119048783 A，申请日期为2024年7月。专利摘要显示，本发明...
针对工业检测场景需求与 FPC 表面缺陷存在的特点,对基于RTDETR(Real Time Detection Transformer)的目标检测网络模型进行研究与改进,主要研究内容如下: (1)为了使检测模型更加轻量化以适应工业检测需求,提出了一种基于改进主干网络的 RTDETR 的 FPC 缺陷检测器。首先,采用轻量的 ResNet18 作为 RTDETR的主干网络,...
RT-DETR(Real-Time DEtection TRansformer)是百度团队提出基于Transformer的实时的端到端检测器。RT-DETR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...