rt-detr

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

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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

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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！