YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理

YOLOv8太卷啦 | YOLOv8官方仓库正式支持RT-DETR训练、测试以及推理

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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测器。

1. 使用方法

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2. YOLOv8中RT-DETR精度

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3. RT-DETR-L的YAML

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# RT-DETR-l object detection model with P3-P5 outputs. For details see https://docs.ultralytics.com/models/rtdetr

# Parameters
nc: 80  # number of classes
scales: # model compound scaling constant
### RT-DETR 技术概述 RT-DETR 是一种基于 DETR 的改进模型,旨在实现高效的实时目标检测。它通过优化 Transformer 架构并移除冗余计算来提升推理速度[^1]。相比于传统的 YOLO 系列方法,RT-DETR 不仅保留了 DETR 去 NMS 的特性,还显著提高了处理效率。 以下是关于 RT-DETR 的技术资料、实现代码以及使用教程的相关信息: --- ### 技术资料 #### 1. 论文与文档 RT-DETR 的核心理念和技术细节通常会在其官方论文或技术报告中详细介绍。可以访问以下链接获取最新版本的技术文档: - 官方 GitHub 页面可能提供详细的 README 文件和架构说明。 - 如果有公开的学术论文,可以通过 ArXiv 或其他期刊平台查找相关内容[^2]。 #### 2. 关键技术创新点 - **Transformer 结构优化**: RT-DETR 对标准 DETR 中使用的双向注意力机制进行了简化,减少了不必要的计算开销。 - **无锚框设计**: 继承自 DETR 的无锚框策略使得模型更加简洁高效。 - **实时性能增强**: 针对实际应用场景中的高帧率需求,RT-DETR 提出了多种加速技巧,例如动态调整特征图分辨率等[^3]。 --- ### 实现代码 目前许多开源项目已经实现了 RT-DETR 的功能模块,开发者可以直接利用这些资源进行研究或者部署工作。 #### 推荐仓库 - **GitHub 地址**: 查找关键词 `RT-DETR` 可找到多个社区维护的实现库。其中一些支持 PyTorch 和 TensorFlow 框架。 - **主要依赖项**: - Python >= 3.7 - PyTorch >= 1.8 (或其他指定框架版本) - CUDA Toolkit (如果需要 GPU 加速) #### 示例安装命令 ```bash git clone https://github.com/example/rt-detr.git cd rt-detr pip install -r requirements.txt ``` --- ### 使用教程 为了帮助初学者快速掌握如何配置和运行 RT-DETR,这里总结了一些基本操作指南。 #### 数据准备 确保数据集符合 COCO 格式或者其他被支持的标准格式。对于自定义数据集,则需编写相应的转换脚本将其适配至所需结构。 #### 训练流程 启动训练过程前,请先修改配置文件以适应具体硬件环境及任务需求。 ```python from rt_detr import Trainer, Config config = Config('path/to/config.yaml') trainer = Trainer(config) trainer.train() ``` #### 测试与评估 完成训练后可加载预训练权重并对测试图片执行预测操作。 ```python import cv2 from rt_detr.inference import InferenceEngine engine = InferenceEngine(model_path='weights.pth', device='cuda') image = cv2.imread('test_image.jpg') results = engine.predict(image) print(results) ``` --- ### 性能对比分析 | 方法 | mAP@0.5:0.95 | FPS @GPU(Tesla V100) | |------------|--------------|-----------------------| | DETR | ~42 | ~2 | | Faster R-CNN| ~36 | ~15 | | YOLOv5 | ~45 | ~30 | | RT-DETR | ~44 | ~25 | 从表中可以看出,在保持较高精度的同时,RT-DETR 达到了接近 YOLOv5 的吞吐能力[^4]。 ---
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