首页rtdetr-r18

rtdetr-r18

时间: 2025-01-04 22:32:12 浏览: 177

### RT-DETR R18 模型实现介绍 #### 一、模型背景与特点 RT-DETR是一种基于Transformer架构的目标检测模型，在保持高精度的同时实现了快速推理。对于采用ResNet18作为骨干网络的版本，即RT-DETR R18，其结构相对轻量化但仍能提供良好的性能表现[^1]。 #### 二、具体配置解析在ResNet18中存在一些特定设置值得注意。例如，RespC3中的比例因子设为了0.5，这意味着通道数减少了一半；而在检测头部的设计上也有所调整，这些改动旨在优化计算效率并提升最终效果[^2]。 #### 三、代码层面的理解要深入了解RT-DETR R18的具体实现细节，可以从源码入手分析。特别是`export_onnx.py`这个脚本文件的位置被指出是在项目目录下的指定路径内，这对于希望进一步研究或部署该模型的研究者来说是非常重要的线索[^3]。 ```python import torch.onnx as onnx from rtdetr.model import build_model def export_to_onnx(model_path, output_file): model = build_model() checkpoint = torch.load(model_path,map_location='cpu') model.load_state_dict(checkpoint['model']) dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) input_names = ["input"] output_names = ["output"] onnx.export( model, dummy_input, output_file, verbose=True, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'},'output':{0:'batch_size'}} ) ```

阅读全文