RT-DETR,R50
时间: 2025-05-11 18:24:03 浏览: 19
### RT-DETR 模型与 R50 配置
RT-DETR 是一种基于 Transformer 的目标检测模型,其设计旨在提高实时性和准确性。当提到 **R50** 时,通常是指 ResNet-50 背骨网络作为特征提取器的一部分。以下是关于该模型的一些核心信息:
#### 模型文档
官方文档或研究论文通常是获取 RT-DETR 和 R50 配置细节的最佳资源。如果尚未找到具体文档,可以参考类似 DETR 或 Deformable DETR 的开源项目,因为它们可能共享相似的设计理念和技术栈[^1]。
#### 实现代码
目前主流框架如 PyTorch 提供了丰富的实现方式来构建此类模型。以下是一个简单的伪代码示例展示如何初始化带有 ResNet-50 的 RT-DETR 架构:
```python
import torch
from torchvision.models import resnet50
from transformers import DetrConfig, DetrForObjectDetection
class RT_DETR(torch.nn.Module):
def __init__(self, num_classes=91):
super(RT_DETR, self).__init__()
# 使用ResNet-50作为背骨网络
backbone = resnet50(pretrained=True)
self.backbone = torch.nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2])
config = DetrConfig.from_pretrained('facebook/detr-resnet-50')
config.num_labels = num_classes
self.detection_head = DetrForObjectDetection(config)
def forward(self, inputs):
features = self.backbone(inputs['pixel_values'])
outputs = self.detection_head(features, inputs['attention_mask'])
return outputs
model = RT_DETR()
print(model)
```
此代码片段仅用于说明目的;实际应用中需调整超参数并加载预训练权重以匹配特定任务需求[^2]。
#### 性能参数
有关 RT-DETR (R50) 的性能数据一般会报告 COCO 数据集上的指标,比如 AP(平均精度)、AP_50、AP_75 等。这些数值取决于具体的实验设置以及优化策略。例如,在某些条件下,RT-DETR 可能达到约 40% mAP@IoU=.5:.95 结果的同时保持较低推理延迟[^3]。
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