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DETRs Beat YOLOs on Real-
time
Object Detection组会汇报
DETRs Beat YOLOs on Real-
time
Object Detection组会汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构,在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而,这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理,这通常很难进行优化,而且不够健壮,从而导致检测器的推理速度慢。近年来,基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而,DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决,这限制了DETR的实际应用,导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程(pipeline)的过程,但由于模型本身的计算成本高,很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR,并对其关键组件进行了详细的分析和实验,减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器(RT-DETR),RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器,而且不需要后处理,因此检测器的推理速度没有延迟,而且保持稳定,充分利用了端到端检测流程(pipeline)的优势。
2024-05-13 21:28:52
716KB
人工智能
1
Real-
Time
Communication with WebRTC 高清.pdf版
Real-
Time
Communication with WebRTC
2024-04-09 09:52:03
24.28MB
WebRTC
1
time
-series-prediction:研究预测时间序列和检测离群值的新颖方法
时间序列预测调查 该项目的目的是使用新颖的机器学习方法改进对时间序列的预测,并将其向前推进几步,以便更好地预测异常值,例如资产负债表上的异常。 安装 将此存储库克隆或下载到您的计算机。 安装Jupyter Lab( pip install jupyterlab )。 cd到存储库的目录。 使用以下命令启动Jupyter Lab: jupyter lab 。 笔记本可以在Jupyter Lab窗口中打开并运行。 所需的数据很轻,因此已经包含在此存储库中。
2024-03-29 17:34:11
9.59MB
JupyterNotebook
1
Time
-Frequency Toolbox (TFTB) tutorial——[pudao整理书签版]
Time
-Frequency Toolbox (TFTB) tutorial pudao整理书签
2024-03-28 09:12:33
2.02MB
DSP
TFTB
Matlab
Toolb
1
AIS数据压缩-时间比率压缩算法(
Time
_Ratio_algorithm)
本代码对应着我发布的文章。 代码语言:python 开发环境:pycharm 实验数据:船舶AIS数据
2024-03-22 12:59:59
2.97MB
python
1
Python常用模块sys,os,
time
,random功能与用法实例分析
主要介绍了Python常用模块sys,os,
time
,random功能与用法,结合实例形式分析了Python模块sys,os,
time
,random功能、原理、相关模块函数、使用技巧与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
2024-03-20 02:41:18
74KB
Python
time
1
Comparison between one-dimensional
time
-dependent Schrodinger equation and Lewenstein model
一维含时薛定谔方程和Lewenstein模型的比较,杜洪川,胡碧涛,本工作分别利用Lewenstein模型或一维数值求解含时薛定谔方程结合麦克斯韦方程研究了高次谐波和阿秒脉冲的产生。结果表明:对于单体�
2024-03-02 11:07:54
472KB
首发论文
1
Dynamic Performance Study on the Rubber Isolation Bearings Depend on the Real-
time
Substructure Hybrid Loading System
基于实时子结构加载系统的隔震橡胶支座的动力性能研究,袁涌,朱宏平,本文速度控制型实时子结构加载系统,对天然隔震橡胶支座(NR)、高阻尼隔震橡胶支座(HDR) 和超高阻尼隔震橡胶支座(HDR-S)等速度相关型支座
2024-01-16 10:14:26
1.01MB
首发论文
1
time
series analysis by state space methods
通过状态空间方法的时间序列分析
2024-01-14 13:08:42
8.74MB
状态空间方法
时间序列分析
1
LPTN:论文'High-Resolution Photorealistic Image Translation in Real-
Time
'的官方实现
LPTN | | 实时高分辨率真实感图像翻译:拉普拉斯金字塔翻译网络梁洁*、曾慧*、。 在 CVPR 2021 中。 抽象的 现有的图像到图像转换 (I2IT) 方法要么受限于低分辨率图像,要么由于对高分辨率特征图卷积的计算负担过重而导致推理时间长。 在本文中,我们专注于加速基于封闭形式拉普拉斯金字塔分解和重建的高分辨率逼真 I2IT 任务。 具体来说,我们揭示了属性变换,如光照和颜色处理,更多地与低频分量相关,而内容细节可以在高频分量上自适应地细化。 因此,我们提出了一个拉普拉斯金字塔翻译网络 (LPTN) 来同时执行这两项任务,我们设计了一个轻量级网络,用于翻译分辨率降低的低频分量和渐进式掩蔽策略,以有效地改进高频分量。 我们的模型避免了处理高分辨率特征图所消耗的大部分繁重计算,并忠实地保留了图像细节。 在各种任务上的大量实验结果表明,所提出的方法可以使用一个普通 GPU 实时转换 4
2024-01-12 16:22:31
269KB
Python
1
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