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    RT-DETR (Real-Time Detetction Transformer) 是由 Baidu 提出的基于 transformer 的端到端实时检测器，本篇文章主要分享博主在实现 RT-DETR 推理和部署时做的一些尝试，不涉及任何的原理性分析。 若有问题欢迎各位看官批评指正😄 1 RT-DETR-官方 博主先在 GitHub 上看到了官方 RT-DETR 的实现，它也提供了 pytorch 版本的实现并提供了导出 onnx 的工具，因此博主先拿它做的尝试。 RT-DETR-官方源码： https: github com lyuwenyu RT-DETR tree main
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    使用ZED相机（如ZED或ZED 2）时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是必需的，因为ZED SDK依赖CUDA进行图像处理和深度计算。 因此，在安装ZED SDK之前，需要先安装CUDA。 前往 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面下载适用于Ubuntu的CUDA安装包。
  • 6. RT-DETR — [野火]嵌入式AI应用开发实战指南—基于 . . .
    RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer)是百度团队提出基于Transformer的实时的端到端检测器。 RT-DETR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，有助于实时目标检测器的实际应用。 RT-DETRv2在SOTA的RT-DETR的基础上，引入了灵活的解码器，并运用了一系列有效的训练策略， 为适应各种部署方案，解码器现在提供了一个利用离散采样而非网格采样的选项。 RT-DETR更多详情请查看论文：
  • Baidu 的 RT-DETR：基于 Vision Transformer 的实时目标检测 . . .
    探索 Baidu 的 RT-DETR，这是一款基于 Vision Transformer 的实时目标检测器，提供高精度和适应性强的推理速度。 通过 Ultralytics 了解更多信息。
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    RT-DETR 采用了与 DETR 相同的编码器和解码器结构，但对其进行了大量的优化，在保持较高检测精度的同时，实现了实时目标检测，为目标检测领域提供了一种新的有效解决方案，具有广泛的应用前景，如自动驾驶、智能监控、机器人等领域。
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  • RT-DETRv2 README_cn. md at main · zheli-hub RT-DETRv2
    RT-DETR-R50在COCO val2017上实现了53 1%的AP，在T4 GPU上实现了108FPS，RT-DETR-R101实现了54 3%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。使用Objects365预训练之后, RT-DETR-R50 和 RT-DETR-R101 分别实现了 55 3% 和 56 2% AP的精度
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    RT-DETR是一种基于Transformer的目标检测模型，与YOLO系列不同，强调高精度和实时性。 本文详述其网络结构、环境搭建、数据集获取、训练方法（包括官方和YOLOv8版本）、验证、推理、导出及部署流程，适用于希望深入理解和应用RT-DETR的读者。





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