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
RT-DETR的核心技术包括: Backbone网络:利用ResNet或EfficientNet等高效卷积神经网络提取图像的多尺度特征,强化模型理解细节的能力。 Transformer编码器-解码器:包括基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)和跨尺度特征融合(CCFF),使得模型能够有效捕捉不同尺度特征之间的关系,从而提升对密集目标的检测能力。 这两者结合,形成了...
与现有技术的比较:RT-DETR在速度和准确性上均优于同等规模的YOLO系列检测器,并且在某些情况下,其性能甚至超过了基于相同骨干网络的最先进的端到端检测器。 可扩展性:RT-DETR提供了可扩展的版本,通过调整骨干网络和混合编码器的深度乘数和宽度乘数,可以得到不同参数量和推理速度的版本。 RT-DETR 的提出为实时目标检...
三、基于注意尺度序列融合的实时检测变换器RT-DETR-ASF(Real-Time DEtection TRansformer with Attentional Scale Sequence Fusion,简称RT-DETR-ASF)网络的学生科学实验行为检测 (一)RT-DETR-ASF RT-DETR使用卷积神经网络或类似的图像特征提取器,从输入图像中...
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...
基于DETR的网络消除了各种手工设计的组件,如非最大值抑制,从而极大地简化了目标检测的流水线,但这些网络与传统的CNN网络如YOLO系列相比,存在实时性差的问题。为了解决该问题,百度提出了RT-DETR。与YOLOv7相比,RT-DETR用更少的迭代次数和更少的数据增强,能达到比YOLOv7更好的效果,并且能做到实时检测。
RT-DETR 是在 DETR 模型基础上进行改进的,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,它通过使用一系列新的技术和算法,实现了更高效的训练和推理,在前文我们发表了《基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO C++ API 部署 RT-DETR 模型
RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。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。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。 无人机航拍检测场景对模型的快速性和准确性要求较高,基于此本文采用RT-DETR-X在...
本文基于 RT-DETR-X 模型，对 VisDrone 数据集进行目标检测与应用的介绍，首先概述了比赛背景和项目团队的参与，强调了使用 PaddlePaddle 和 RT-DETR-X 模型在无人机航拍场景中的目标检测任务。RT-DETR 是一种实时端到端的目标检测器，具有灵活性，通过调整推理速度而不需重新训练，实现更高的实际应用...
3、一种基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测方法,其特征在于,首先在rt-detr的主干网络引入fasterblock模块,重新构建了resnet18网络,以提高了模型的特征提取能力;然后提出一种基于并行空洞卷积和注意力采样的金字塔网络的跨尺度特征融合结构,解决了模型感受野较小和提取上下文信息范围受限的问题,并引入多尺度序列特征...