本文深入探讨了DETR在实时目标检测中的应用，提出RT-DETR模型，包括高效混合编码器和IoU感知查询选择。 通过对NMS的分析和端到端速度基准测试，展示了无锚点检测器的优越性。 RT-DETR通过减少计算冗余和优化对象查询选择，提高了速度和精度，支持不同规模的实时应用。 实验结果显示，RT-DETR在COCO数据集上实现了高AP和FPS，超越了同类实时检测器。 论文地址：RT-DETR论文地址. 代码地址：RT-DETR官方下载地址. 大家如果想看更详细训练、推理 …

在本文中，作者介绍了实时检测变换器（RT-DETR），这是一个突破性的模型，不仅在速度和精度方面实现了最先进的（SOTA）性能，而且消除了传统实时检测器中的非最大抑制（NMS）等后处理步骤的需要，这些步骤一直是传统实时检测器中的瓶颈。 RT-DETR模型建立在两个关键创新之上，使其与现有解决方案区别开来： 高效混合编码器： 作者提出了一个高效的混合编码器，通过解耦内部尺度交互和跨尺度融合来处理多尺度特征。 这种设计显著降低了计算负担，同时保 …

2024年1月17日 · RT-DETR（Real-Time DEtection TRansformer） 是一种新提出的目标检测模型，它利用 Transformer 的自注意力机制来处理图像数据，与 YOLO系列 有显著不同。 不同于YOLO通过连续的卷积层直接对图像区域进行分析， RT-DETR采用Transformer架构中的自注意力机制，这允许模型更有效地理解图像中不同部分之间的关系。 这种方法使得RT-DETR在处理图像中的复杂场景和多对象环境时，能够展现出更高的准确性和效率。 此外，RT-DETR在保持高 …

2024年3月9日 · 这是一个关于RT-DETR算法优化的专栏，深入探讨Backbone、注意力机制、卷积变体、IOU&LOSS等多个方面的改进。 内容涵盖CVPR2023、ICCV2023等前沿研究，包括HGBlock与GhostConv、RepConv的结合，VanillaNet、EfficientViT等新Backbone，以及动态稀疏注意力、多尺度卷积注意力等创新模块。 专栏还提供手把手入门教程，指导读者进行网络魔改和创新实践。 💡💡💡 重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位 …

DETR消除了目标检任务中的 手工设计痕迹，但是存在 收敛慢 以及Transformer的自注意力造成的 特征图分辨率不能太高 的问题，这就导致了 小目标检测性能很差。 我们的Deformable DETR只在参考点附近采样 少量的key 来计算注意力，因此我们的方法收敛快并且可以用到多尺度特征。 传统目标检测任务有很多手工设计痕迹，所以 不是端到端 的网络。 DETR运用到了Transformer强大的功能以及全局关系建模能力来取代目标检测中人工设计痕迹来达到端到端的目的。 DETR的 …

目前在目标检测领域刷新各个榜单的几乎是基于 transformer 结构的模型，并且基本是在DETR（End-to-End Object Detection with Transformers）论文的基础上进行改进，最近工作一直在用目标检测模型，之前对这一领域未做太多了解，学习过后，做一下记录，以使自己形成体系。 在看过的基于DETR改进的论文中（13篇），总结下来，基本是从DETR训练慢（训练完成需要500epoch），收敛慢的问题进行着手，通过修改原始模型的不同部分，从而使总体收敛速度 …

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2013年2月21日 · 自正字法实行以来，不定数词“Hunderte”、“Tausende”和“Dutzende”的首字母大小写皆可。 之前人们将其大写，如：Dutzende Bücher, Hunderte Schüler, Tausende Besucher。

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ポケットプログレッシブ独和・和独辞典（独和の部） - [中] (―s/―e) ⸨無変化で⸩ 100, 100個, 100人; ⸨[複]⸩