rt-detr

强盛小灵通专卖员

目标检测中F1-Score指标的详细解析：深度理解，避免误区在目标检测的世界里，F1-Score 是一个常被提及的重要评估指标，然而，很多人却对它的具体含义和应用场景了解不深，导致在模型评价时出现误用甚至误判。那么，为什么F1-Score如此重要？它到底是如何在目标检测中发挥关键作用的？今天，我们就来详细解析F1-Score，并带你了解如何更好地使用它来评估你的目标检测模型。

强盛小灵通专卖员

基于深度学习RT-DETR算法的盲人障碍物目标检测：提升盲人出行安全的智能化突破盲人出行问题一直是社会关注的焦点，尤其是在复杂的城市环境中，盲人面临着无数的障碍物，如路障、行人、车辆等，这些障碍物对他们的出行安全造成了极大的挑战。尽管现有的无障碍设施和辅助设备不断进步，然而在实际应用中，许多传统的障碍物检测技术依然存在精度低、实时性差、适应性差等问题，无法有效帮助盲人避开潜在的危险。为了解决这些问题，基于深度学习的**RT-DETR（Real-Time DEtection Transformer）**算法应运而生，成为了提升盲人出行安全的重要技术手段。

Gradio全解20——Streaming：流式传输的多媒体应用（6）——RT-DETR模型构建视频流目标检测系统本章讲述流式传输的应用，包括音频、图像和视频格式的流式传输。本章讲述流式传输的应用，包括音频、图像和视频格式的流式传输。音频应用包括流式传输音频、构建音频对话式聊天机器人、实时语音识别技术和自动语音检测功能；图像应用包括基于WebRTC的摄像头实时目标检测；视频应用包括构建视频流目标检测系统。

Jackilina_Stone

【论文阅读/复现】RT-DETR的网络结构/训练/推理/验证/导出模型利用ultralytics仓库，复现RT-DETR官方实验环境。使用基于ResNet50和ResNet101的RT-DETR。

transfomer深度学习实战水果识别本文采用RT-DETR作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。RT-DETR以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对水果数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的水果图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取水果的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了水果识别的自动化水平，还为智能交通系统的构建提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。

今天炼丹了吗

RT-DETR融合[IJCV2024]LSKNet中的LSKBlock模块论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.09030代码链接：https://github.com/zcablii/LSKNet/tree/main

今天炼丹了吗

RT-DETR融合[ECCV 2018]RCAN中的RCAB模块及相关改进思路论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.02758代码链接：https://github.com/yulunzhang/RCAN

今天炼丹了吗

RT-DETR融合CVPR[2020]自校准卷积SCConv模块及相关改进思路论文链接：http://mftp.mmcheng.net/Papers/20cvprSCNet.pdf

给算法爸爸上香

RT-DETR目标检测onnxruntime和tensorrt推理使用ultralytics 工程（https://github.com/ultralytics/ultralytics）导出onnx模型：

超越YOLO! RT-DETR 实时目标检测技术介绍《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！