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RT-DETR是一种实时目标检测模型，它结合了两种经典的目标检测方法：Transformer和DETR（Detection Transformer）。Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构，最初是用于自然语言处理，但已经被证明在计算机视觉领域也非常有效。DETR是一种端到端的目标检测模型，它将目标检测任
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论文：《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》 2023.4 DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf 源码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetr 本文是RT0-DETR的论文解析，详细部署请查看DETR系列：RT-DETR实战部署 第一行是YOLO系列算法
RT-DETR 模型是飞桨目标检测套件 PaddleDetection 最新发布的 SOTA 目标检测模型。其是一种基于 DETR 架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了 SOTA 性能。在实际部署中，为了追求“更准、更小、更快”的效率能力，本文使用飞桨模型压缩工具 PaddleSlim 中的自动压缩工具（
目录 1. RT-DETR 2.OpenVINO 3.环境配置 3.1模型下载环境 3.2模型部署环境 4.模型下载与转换 4.1PaddlePaddle模型下载 4.2IR模型转换 5.Python代码实现 5.1模型推理流程实现 6.预测结果展示 7.总结 RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》，在该文章中，我们基于OpenVINO™ Python API 向大家展
RT-DETR是在DETR模型基础上进行改进的，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，它通过使用一系列新的技术和算法，实现了更高效的训练和推理，在前文我们发表了《基于 OpenVINO™ Python API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实战》和《基于 OpenVINO™ C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 开发者实
