【深度学习 目标检测】基于Transformer检测模型RT-DETR,ultralytics 库如何训练和推理

当RT-DETR遇上侦探:一起揭秘实时检测的奥秘

在人工智能的世界里,有一场盛大的侦探比赛正在进行。我们的主角,RT-DETR,正准备在实时目标检测的领域中大展身手。这位侦探不仅反应迅速,而且头脑冷静,擅长在海量的视觉信息中迅速锁定目标。今天,就让我们跟随RT-DETR,一探实时检测的奥秘。

第一幕:速度与激情

在实时检测的世界里,速度就是生命。RT-DETR,全名Real-Time Detection Transformer,是一位基于Vision Transformer(ViT)的侦探。他的核心技能是能够快速处理图像,就像赛车手在赛道上风驰电掣一样。他的秘密武器是一个高效的混合编码器,这个编码器能够处理多尺度的特征,就像侦探在不同线索间穿梭,迅速拼凑出真相。

第二幕:IoU的直觉

RT-DETR不仅速度快,而且直觉敏锐。他使用一种叫做IoU-aware query selection的技术,这让他能够专注于场景中最相关的物体。想象一下,如果你是一位侦探,能够直接感知到嫌疑人的动机和行为,那破案还不是手到擒来?RT-DETR就是这样,他能够快速识别出图像中的关键物体,大大提高了检测的准确性。

第三幕:灵活的推理

在侦探工作中,灵活变通是必不可少的。RT-DETR在这方面也是一把好手。他可以根据案件的复杂程度,调整自己的推理速度。这意味着,无论是处理简单的家庭监控视频,还是复杂的城市交通场景,RT-DETR都能游刃有余。这种灵活性,让他在各种实时检测任务中都能大放异彩。

第四幕:训练与实战

成为一名优秀的侦探,需要经过严格的训练。RT-DETR也不例外。他通过大量的数据和复杂的训练任务来磨练自己的技能。在训练过程中,他会不断优化自己的模型,直到能够在各种情况下都能快速准确地完成任务。一旦训练完成,RT-DETR就可以在实战中大显身手,无论是在实验室的严格控制下,还是在野外的复杂环境中。

尾声:RT-DETR的未来

随着技术的不断进步,RT-DETR这位侦探也在不断进化。他的未来充满了无限可能,从自动驾驶汽车到智能监控系统,他的身影将无处不在。在这个充满挑战的世界里,RT-DETR和他的同伴们将继续守护着我们的安全,让实时检测的艺术更加完美。


以上就是RT-DETR这位AI侦探的故事。在这个幽默的技术博客中,我们以轻松的方式介绍了RT-DETR的原理和特点。希望你喜欢这次侦探之旅,如果你对RT-DETR或者实时目标检测有任何疑问,欢迎随时提问。毕竟,在这个侦探游戏中,我们都是永远的学徒。

RT-DETR是基于Transformer的检测模型,它由ultralytics提供支持,ultralytics是著名的YOLOv5检测框架的维护者。下面是如何使用ultralytics库来训练和推理RT-DETR模型的步骤,以及如何使用labelImg来标注图像并生成txt标签文件。

安装 Ultralytics

首先,确保你已经安装了 Ultralytics 库。可以通过以下命令安装:

bash 复制代码
pip install ultralytics

使用 LabelImg 标注图像

  1. 安装 LabelImg:

    你可以从其GitHub页面下载或克隆LabelImg:

    bash 复制代码
    git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git
    cd labelImg
    pip install -r requirements.txt
    python labelImg.py
  2. 标注图像:

    • 打开labelImg,然后加载你想要标注的图像目录。

    • 使用工具栏中的按钮开始标注。标注完成后,为每个对象分配一个类别,并保存标注。

    • 默认情况下,标注会保存为XML格式。但是,你可以通过Data -> Change Save Dir将格式更改为YOLO,这将生成txt文件。
      生成的txt文件将具有以下格式:

      <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

    其中<class_id>是类别的索引(从0开始),而<x_center>, <y_center>, <width>, <height>是归一化后的边界框坐标。

准备数据集

将标注好的图像和对应的txt标签文件放入相应的目录中,通常的结构如下:

data/
    train/
        images/
            img1.jpg
            img2.jpg
            ...
        labels/
            img1.txt
            img2.txt
            ...
    val/
        images/
            ...
        labels/
            ...

训练 RT-DETR

  1. 下载预训练权重 :
    你可以从Ultralytics的官方网站或其他来源下载预训练权重。

  2. 修改配置文件 :
    创建一个data.yaml文件,指定数据集的位置和类别:

    yaml 复制代码
    path: data  # 数据集的根目录
    train: train/images  # 训练图像的路径
    val: val/images  # 验证图像的路径
    nc: 20  # 类别数量
    names: ['class0', 'class1', ...]  # 类别名称列表
  3. 训练模型:

python 复制代码
from ultralytics import RTDETR
model = RTDETR("ultralytics/cfg/models/rt-detr/rtdetr-l.yaml")
# 训练模型
results = model.train(data='path/to/data.yaml',  # 数据集配置文件的路径
                      epochs=100,  # 训练的总轮数
                      imgsz=640,   # 输入图像的大小
                      batch=16)    # 每个批次的图像数量

推理

python 复制代码
from ultralytics import RTDETR
model = RTDETR("path/to/trained/model.pt")

这将对指定的图像或视频进行检测,并输出检测结果。

请注意,以上步骤可能需要根据你实际使用的版本和可用资源进行调整。始终建议查看Ultralytics官方文档和GitHub仓库以获取最新信息和详细指南。

相关推荐
机器学习之心2 分钟前
一区北方苍鹰算法优化+创新改进Transformer!NGO-Transformer-LSTM多变量回归预测
算法·lstm·transformer·北方苍鹰算法优化·多变量回归预测·ngo-transformer
Suyuoa3 分钟前
附录2-pytorch yolov5目标检测
python·深度学习·yolo
余生H1 小时前
transformer.js(三):底层架构及性能优化指南
javascript·深度学习·架构·transformer
代码不行的搬运工1 小时前
神经网络12-Time-Series Transformer (TST)模型
人工智能·神经网络·transformer
罗小罗同学2 小时前
医工交叉入门书籍分享:Transformer模型在机器学习领域的应用|个人观点·24-11-22
深度学习·机器学习·transformer
孤独且没人爱的纸鹤2 小时前
【深度学习】:从人工神经网络的基础原理到循环神经网络的先进技术,跨越智能算法的关键发展阶段及其未来趋势,探索技术进步与应用挑战
人工智能·python·深度学习·机器学习·ai
阿_旭2 小时前
TensorFlow构建CNN卷积神经网络模型的基本步骤:数据处理、模型构建、模型训练
人工智能·深度学习·cnn·tensorflow
羊小猪~~2 小时前
tensorflow案例7--数据增强与测试集, 训练集, 验证集的构建
人工智能·python·深度学习·机器学习·cnn·tensorflow·neo4j
极客代码2 小时前
【Python TensorFlow】进阶指南(续篇三)
开发语言·人工智能·python·深度学习·tensorflow
Seeklike2 小时前
11.22 深度学习-pytorch自动微分
人工智能·pytorch·深度学习