-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 2.8k
New issue
Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.
By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.
Already on GitHub? Sign in to your account
RT-DETR官方代码已发布 #8114
Comments
请问有没有对比过INT8下的速度表现呢 |
已经在做了,( 如果用INT8 RT-DETR可能优势会更明显 ( 总的时间缩短 但是带后处理的模型 后处理时间是稳定的 |
不能eval,只能训练 |
训练的自己的数据吧, 应该是val.json里的类别不全, |
请问如何对转出的onnx和trt进行推理呢 谢谢 |
看代码发现HybridEncoder里连MSDeformableAttention都去掉了?好厉害。 |
请问 File "D:\Code\LJJ\rtdetr\PaddleDetection\ppdet\core\workspace.py", line 229, in create |
预训练模型的下载路径,文档的描述和配置文件里的默认值不一致。 |
PP-YOLOE+_l 的 mAP 是 52点多,yolov5_l是67.3,论文的图中为什么mAP那么低? |
pull最新的代码试一下, 我们这边测试没有出现你说的这个情况 |
请问有添加到FastDeploy的计划么? |
好的 |
已经在做了 @hhxdestiny |
能给一个怎么使用onnx模型的演示代码吗? 直接用官方教程,会报错
用官方的 rtdetr_r101vd_6x_coco.onnx 和 这篇文章中的代码 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622940435 运行还是报错 Traceback (most recent call last): File "/Users/z/git/paddle/./test.py", line 48, in output = session.run(None, {'image': img}) File "/Users/z/.local/share/rtx/installs/python/3.10.11/lib/python3.10/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 196, in run raise ValueError("Model requires {} inputs. Input Feed contains {}".format(num_required_inputs, num_inputs)) ValueError: Model requires 3 inputs. Input Feed contains 1 改成 https://zhuanlan.zhihu.com/p/622940435 中的的模型才能运行 |
我可以正常eval,但在训练中遇到这样一个问题,rtx2080 8g /home/sc/.local/lib/python3.7/site-packages/matplotlib-3.4.0rc1-py3.7-linux-x86_64.egg/matplotlib/init.py:152: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. C++ Traceback (most recent call last):0 paddle::pybind::ThrowExceptionToPython(std::__exception_ptr::exception_ptr) Error Message Summary:FatalError: /home/sc/code/rt-dert/train.sh: 行 2: 2548 已放弃 python PaddleDetection-develop/tools/train.py -c PaddleDetection-develop/confrtdetr/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco.yml --eval |
您好,反馈一个我们某家国产芯片编译器出现的情况。麻烦大佬也能综合一下,考虑下我们部署环境的局限性,十分感谢。 |
您好, 有计划发布pytorch版本吗 |
隔壁 ultralytics 已经在做 pytorch 版本了 |
用RTDETR进行SAHI切图拼图评估时报错 项目“RTDETR+SAHI切图”共享链接(有效期三天):https://aistudio.baidu.com/studio/project/partial/verify/6092017/b32e0f8533b2482aa1675a99aa50aeec /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/init.py:107: DeprecationWarning: Using or importing the ABCs from 'collections' instead of from 'collections.abc' is deprecated, and in 3.8 it will stop working |
大佬,能否考虑尽可能的全量化,而不是根据敏感度分析,做部分量化。谢谢谢谢 |
什么时候可以支持fastdeploy呢? |
我的输入数据是两张灰度图像,请问官方有相应的加载方法吗?或者有提供解决思路吗? |
现在就已经支持的 |
在backbone那个位置 把输入的channel 3改成 1 |
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/deploy/auto_compression/configs |
大佬,rt-detr结合swin或者convnext的话相比dino有优势吗?如果有的话可以我可以尝试结合一下 |
怎么调整模型的保存间隔。默认是每次训练完都会保存一次。 |
使用--slice_infer时出现KeyError: 'st_pix',报错信息如下: |
@lyuwenyu 你好大佬,我在模型转onnx的时候强需求opset_version为11,修改之后paddle2onnx有如下信息
我可以如何绕过这个算子从而生成opset_version为11的模型? |
|
AssertionError: Variable dtype not match, Variable [ conv2d_0.w_0 ] need tensor with dtype paddle.float32 but load tensor with dtype paddle.float16,使用rtdetr_focalnet_L_384_3x_coco会报上述错误 |
|
1 datareader的TrainDataset未改; |
TypeError: build_2d_sincos_position_embedding() takes from 2 to 4 positional arguments but 5 were given |
请问一下,论文中说可以灵活使用不同的解码层而不需要重新训练,这个是怎么去实现/操作呢 |
@whale1008 我的看法是,因为训练的时候解码器的每一层都是在干同样的事情:输入box和feat,输出delta box,也就是对box进行refine。而且每一层的loss权重还是一样的,也就是说每一层的‘重要性’都一样。所以在推理时,可以使用全部的6层,也可以使用其中几层,甚至能只用第一层重复推理6次。 |
好的,感谢,推理时需要修改哪些配置参数呢 |
训练rtdetr_focalnet_L_384_3x_coco报错: |
佬,现在有pytorch版本的RT-DETR代码发布了么,我找了圈没找到 |
我倒是从网上搜到了一个rtdetr pytorch版本 但是还没咋看 应该不是官方发布的版本
| |
***@***.***
|
|
***@***.***
|
…---- 回复的原邮件 ----
| 发件人 | ***@***.***> |
| 日期 | 2023年08月19日 15:36 |
| 收件人 | ***@***.***> |
| 抄送至 | ***@***.***>***@***.***> |
| 主题 | Re: [PaddlePaddle/PaddleDetection] RT-DETR官方代码已发布 (Issue #8114) |
佬,现在有pytorch版本的RT-DETR代码发布了么,我找了圈没找到
—
Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>
|
感谢回复,虽然好像看不清佬你邮件给我得信息,不过我重新找了找,找到了RT-DETR/models/rtdetr_l.py at main · Jinhui-Luan/RT-DETR (github.com);Jinhui-Luan 大佬的pytorch复现版本,准备细看
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "PaddlePaddle/PaddleDetection" ***@***.***>;
发送时间: 2023年8月19日(星期六) 下午3:38
***@***.***>;
***@***.******@***.***>;
主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleDetection] RT-DETR官方代码已发布 (Issue #8114)
我倒是从网上搜到了一个rtdetr pytorch版本 但是还没咋看 应该不是官方发布的版本
| |
***@***.***
|
|
***@***.***
|
---- 回复的原邮件 ----
| 发件人 | ***@***.***> |
| 日期 | 2023年08月19日 15:36 |
| 收件人 | ***@***.***> |
| 抄送至 | ***@***.***>***@***.***> |
| 主题 | Re: [PaddlePaddle/PaddleDetection] RT-DETR官方代码已发布 (Issue #8114) |
佬,现在有pytorch版本的RT-DETR代码发布了么,我找了圈没找到
—
Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>
—
Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>
|
一样的错误,坐等修复 |
等大佬修復,謝謝。 |
实测精度太差了,训练自己的数据收敛都是个问题 |
Halo,RT-DETR有更佳性能的主干权重么?RT-DETR有蒸馏之类的计划么? |
RT-DETR-X我看性能是最好的,backbone是hgnetv2,但是我之前修改模型结构,发现resnet101和hgnetv2基本差不多,可能hgnetv2会好一点,蒸馏之类的计划不太了解。
…---- 回复的原邮件 ----
| 发件人 | ***@***.***> |
| 发送日期 | 2023年11月30日 20:59 |
| 收件人 | ***@***.***> |
| 抄送人 | ***@***.***> ,
***@***.***> |
| 主题 | Re: [PaddlePaddle/PaddleDetection] RT-DETR官方代码已发布 (Issue #8114) |
Halo,RT-DETR有更佳性能的主干权重么?RT-DETR有蒸馏之类的计划么?
—
Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe.
You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>
|
halo, 再请教下,RTDETR的静态图训练是不是有问题? |
论文: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection
代码:
简介
RT-DETR是第一个实时端到端目标检测器。具体而言,我们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,这有助于实时目标检测器的实际应用。RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4 GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%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。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。
若要了解更多细节,请参考我们的论文paper.
The text was updated successfully, but these errors were encountered: