README_cn.md

简体中文 | English

RT-DETR

This is the official implementation of the paper "DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection".

最新动态

• 发布RT-DETR-R50, RT-DETR-R101模型
• 发布RT-DETR-R50-m模型（scale模型的范例）
• 发布RT-DETR-R34, RT-DETR-R18模型
• 发布RT-DETR-L, RT-DETR-X模型

代码仓库

• rtdetr-paddle
• rtdetr-pytorch

简介

RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言，我们设计了一个高效的混合编码器，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征，并提出了IoU感知的查询选择机制，以优化解码器查询的初始化。此外，RT-DETR支持通过使用不同的解码器层来灵活调整推理速度，而不需要重新训练，这有助于实时目标检测器的实际应用。RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP，在T4 GPU上实现了114FPS，RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS，在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS，RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS，在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 若要了解更多细节，请参考我们的论文paper.

引用RT-DETR

如果需要在你的研究中使用RT-DETR，请通过以下方式引用我们的论文：

@misc{lv2023detrs,
      title={DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection},
      author={Wenyu Lv and Shangliang Xu and Yian Zhao and Guanzhong Wang and Jinman Wei and Cheng Cui and Yuning Du and Qingqing Dang and Yi Liu},
      year={2023},
      eprint={2304.08069},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}