RT-detr论文
时间: 2025-03-14 07:14:37 浏览: 82
### RT-DETR 的论文
RT-DETR 是一种基于 DETR (End-to-End Object Detection with Transformers) 的实时物体检测方法,其设计旨在解决传统 DETR 推理速度较慢的问题,同时保持高性能的目标检测能力[^1]。该模型通过优化架构和引入高效的 Transformer 结构,在不依赖非极大值抑制 (NMS) 的情况下实现了更快的推理时间,并显著提升了检测精度[^2]。
论文的具体信息如下:
- **标题**: *DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection*
- **链接**: [https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf](https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf)
此论文详细介绍了如何改进传统的 DETR 架构以适应实时场景的需求,以及如何利用硬件加速技术进一步提高效率。此外,论文还提供了实验对比分析,展示了 RT-DETR 在多个公开数据集上的优越表现。
如果希望深入研究其实现细节,可以参考官方开源代码库:
```plaintext
Code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdet
```
配置文件 `rtdetr-resnet50.yaml` 提供了一个基础框架,用户可以根据自己的需求调整参数设置,例如目标类别数 (`nc`) 等[^3]。
### 示例代码片段
以下是创建自定义配置的一个简单例子:
```yaml
# rtdetr-ResNetLayer_MLLA.yaml 配置示例
Base: rtdetr-resnet50.yaml
Model:
Backbone:
Name: ResNet
Depth: 50
Neck:
Name: MLLA
OutChannels: [256, 512, 1024]
Head:
NumClasses: ${your_data_nc} # 替换为目标类别的数量
```
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