超越yolo系列的RT-DETR目标检测原理与简介

目录

简介

RT-DETR的核心创新

高效的混合编码器

IoU-aware查询选择

RT-DETR的实际应用

性能评估

代码和使用案例

不同模型性能对比

参考论文:https://arxiv.org/abs/2304.08069

github相关链接:https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR


简介

T-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们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T4 GPU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-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 

RT-DETR的核心创新

RT-DETR采用了多尺度的Transformer Encoder(MSE),这是其设计的核心。它能够处理不同尺度的特征,实现了特征间有效的信息交互和融合,这对于提升模型的检测精度至关重要。RT-DETR通过这种方式优化了传统DETR模型中的特征处理方法,显著提高了处理速度和精度.

高效的混合编码器

RT-DETR采用了高效的混合编码器设计,这一设计包括两个主要部分:基于注意力的尺度内特征交互(AIFI)和基于CNN的跨尺度特征融合模块(CCFM)。这种创新的结构设计使得RT-DETR能够在维持高精度的同时,显著提升处理速度​​。

IoU-aware查询选择

另一个关键的创新是IoU-aware查询选择机制。这一机制能够在训练期间对高IoU的特征产生高分类分数,对低IoU的特征产生低分类分数,从而优化模型的检测性能。这种方法改进了传统DETR中的查询选择方式,提高了预测框的准确性​​​​。

RT-DETR的实际应用

性能评估

在性能方面,RT-DETR展示了卓越的结果。例如,RT-DETR-L在COCO val2017数据集上达到了53.0%的AP(平均精度),同时在T4 GPU上实现了114 FPS(每秒帧数),这证明了其在实时目标检测领域的强大性能【8†source】。

代码和使用案例

RT-DETR的官方GitHub项目提供了详细的代码和使用说明,方便研究人员和开发者进行实验和应用。这个项目不仅包括代码实现,还有关于如何使用和调整RT-DETR模型的详细指南【5†source】。

不同模型性能对比

Model Epoch Input shape Dataset AP^val AP^val_50 Params(M) FLOPs(G) T4 TensorRT FP16(FPS)
RT-DETR-R18 6x 640 COCO 46.5 63.8 20 60 217
RT-DETR-R34 6x 640 COCO 48.9 66.8 31 92 161
RT-DETR-R50-m 6x 640 COCO 51.3 69.6 36 100 145
RT-DETR-R50 6x 640 COCO 53.1 71.3 42 136 108
RT-DETR-R101 6x 640 COCO 54.3 72.7 76 259 74
RT-DETR-HGNetv2-L 6x 640 COCO 53.0 71.6 32 110 114
RT-DETR-HGNetv2-X 6x 640 COCO 54.8 73.1 67 234 74
RT-DETR-R18 5x 640 COCO + Objects365 49.2 66.6 20 60 217
RT-DETR-R50 2x 640 COCO + Objects365 55.3 73.4 42 136 108
RT-DETR-R101 2x 640 COCO + Objects365 56.2 74.6 76 259 74

参考论文:https://arxiv.org/abs/2304.08069

github相关链接:https://github.com/lyuwenyu/RT-DETR

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