目录1.RT-DETR2. OpenVINO3. 环境配置3.1 模型下载环境3.2 模型部署环境4. 模型下载与转换4.1 PaddlePaddle模型下载4.2 IR模型转换5. Python代码实现5.1 模型推理流程实现6. 预测结果展示7. 总结 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，我们将将在Python、C++、C#三个平台实现OpenVINO部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速，在本文中，我们将首先介绍基于OpenVINOPythonAPI部署RT-DETR模型。该
目录1.RT-DETR2. OpenVINO3. 环境配置3.1 模型下载环境3.2 模型部署环境4. 模型下载与转换4.1 PaddlePaddle模型下载4.2 IR模型转换5. Python代码实现5.1 模型推理流程实现6. 预测结果展示7. 总结 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，我们将将在Python、C++、C#三个平台实现OpenVINO部署RT-DETR模型实现深度学习推理加速，在本文中，我们将首先介绍基于OpenVINOPythonAPI部署RT-DETR模型。该
本文首发于公众号【DeepDriving】，欢迎关注。0.引言RT-DETR是百度开源的一个基于DETR架构的实时端到端目标检测算法，在速度和精度上均超过了YOLOv5、YOLOv8等YOLO系列检测算法，目前在YOLOv8的官方代码仓库ultralytics中也已支持RT-DETR算法。在上一篇文章《AI模型部署|onnxruntime部署YOLOv8分割模型详细教程》中我介绍了如何使用onnxruntime框架来部署YOLOv8分割模型，本文将介绍如何使用onnxruntime框架来部署RT-DETR模型，代码还是采用Python实现。1.准备工作安装onnxruntimeonnxrunt
井盖、店杆、光交箱、通信箱、标石等为城市中常见部件，在方便居民生活的同时，因为后期维护的不及时往往会出现一些“井盖吃人”、“线杆、电杆、线缆伤人”事件。造成这类问题的原因是客观的多方面的，这也是城市化进程不断发展进步的过程中难以完全避免的问题，相信随着城市化的发展完善相应的问题会得到妥善解决。本文的核心目的并不是要来深度分析此类问题形成的深度原因等，而是考虑如何从技术的角度来助力此类问题的解决，这里我们的核心思想是想要基于实况的数据集来开发构建自动化的检测识别模型，对于摄像头所能覆盖的视角内存在的对应设施部件进行关注计算，后期，在业务应用层面可以考虑设定合理的规则和预警逻辑，结合AI的自动检测
一、本文介绍本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型。亲测这一整合不仅提高了模型在复杂场景下的表现，还显著提升了对小目标和遮挡目标的检测能力。此外，模型在多种标准数据集上的表现也有了明显提升，特别是在处理高动态范围和复杂背景的图像时，其表现尤为出色。适用检测目标
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、部署、验证等教程可以看我的另一篇博客里面有更详细的介绍内容回顾：详解RT-DETR网络结构/数据集获取/环境搭建/训练/推理/验证/导出/部署 目录一、介绍 二、相关工作2.1、实时目标检测器的发展2.2、端到端目标检测器的流程2.3、强调多尺度特征在改进目标检测性能三、端到端检测器的速度3.1、分析NMS3.2、建立一个端到端速度测试基准四、实时的DETR模型4.1、模型概览4.2、高效混合编码器4.3、IoU感知查询选择4.4、可扩展的RT-DETR五、实验5.1、 实验设置5.2、与SOTA
论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection最近，基于端到端的Transformer检测器（DETRs）取得了显著的性能。然而，DETRs的高计算成本问题尚未得到有效解决，这限制了它们的实际应用，并阻碍了其充分利用无后处理的优势，如非最大抑制（NMS）。在本文中，我们首先分析了现代实时目标检测器中NMS对推理速度的影响，并建立了一个端到端速度基准。为了避免NMS引起的推理延迟，我们提出了一种实时检测Transformer（RT-DETR），据我们所知，这是第一个
💡💡💡本文独家改进：本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中，并跟不同模块进行结合创新；1）RepC3结合；2）直接作为注意力机制放在网络不同位置；3）高效和HGBlock结合；总有一种改进适用你的数据集，完成涨点工作并进行创新推荐指数：五星 RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR🚀🚀🚀引入前沿顶会创新，助力RT-DETR🍉🍉🍉基于ultralytics优化，与YOLO完美结合1.RT-DETR介绍
本专栏内容均为博主独家全网首发，未经授权，任何形式的复制、转载、洗稿或传播行为均属违法侵权行为，一经发现将采取法律手段维护合法权益。我们对所有未经授权传播行为保留追究责任的权利。请尊重原创，支持创作者的努力，共同维护网络知识产权。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.12972.pdf代码地址：https://github.com/huawei-noah/VanillaNet在基础模型的核心是“多样性即不同”，这一哲学在计算机视觉和自然语言处理方面取得了惊人的成功。然而，优化和Transformer模型固有的复杂性带来了挑战，需要转向简洁性的范式。在这项研究中，我们介
DETR复现:复现了FacebookAI团队在2020年发表的论文《EndtoEndObjectDetectionwithTransformers》，简称DETR模型，官方源码只提供训练评估源码，在此基础上我加入了预测代码，现完整代码已跑通，开源使用，仅供学习。上面是所有的代码，大家可自取。1.首先下载好官方的源码，加上我上面链接Gitte里的几个.py文件，在pycharm里打开。 2.配置自己的环境，包括cuda，包等等，具体见文件requirement，需要注意有两个加载Coco数据集的包一般不好装，我将包放在了Gitte上面的链接里面，终端里面运行setup.py就可以3.下载coco
