上饶市网站建设,seo搜索引擎优化内容主要有,wordpress密码忘记了,wordpress调用推荐文章代码众所周知#xff0c;实时目标检测( Real-Time Object Detection )一直由 YOLO 系列模型主导。
飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE #xff0c;同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE 。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面…众所周知实时目标检测( Real-Time Object Detection )一直由 YOLO 系列模型主导。
飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE 同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE 。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面均达到了很好的效果。而继 PP-YOLOE 提出后MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO-YOLO、RTMDet 等模型先后被提出一直迭代到今年开年的 YOLOv8。 而我们一直在思考实时目标检测器除了 YOLO 是否还有其他技术路线可以探索呢
YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理其通常难以优化且不够鲁棒因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而相比于 YOLO 系列检测器DETR 系列检测器的速度要慢的多这使得无需 NMS 并未在速度上体现出优势。上述问题促使我们针对实时的端到端检测器进行探索旨在基于 DETR 的优秀架构设计一个全新的实时检测器从根源上解决 NMS 对实时检测器带来的速度延迟问题。
由此我们正式推出了——RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer) 一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。
