rt-detrv2

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RT-DETRv2 中的坐标回归机制深度解析：为什么用 `sigmoid(inv_sigmoid(ref) + delta)` 而不是除以图像尺寸？在阅读 RT-DETRv2（Real-Time DETR v2）源码时，我曾被一行代码深深震撼：这行代码没有卷积、没有注意力、没有复杂的损失函数——它只是一个Sigmoid + 反Sigmoid + 加法的组合。但正是这个“简单”操作，让 RT-DETRv2 实现了：

Gradio全解11——Streaming：流式传输的视频应用（5）——RT-DETR：实时端到端检测模型本章目录如下：在使用RT-DETR模型构建视频流目标检测系统之前，先了解下RT-DETR模型。先讲解模型的技术与架构，然后着眼于训练细节与性能表现，接着介绍其最新版本RT-DETRv2，之后通过图像目标识别示例演示其用法，最后列出下一步的学习资源。

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。

我是有底线的