继超越YOLOv8后，RT-DETR再创新高：小样本目标检测高于同类算法8.6%以上
原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。发表于：。在AI产业落地中，经常遇到AI训练数据样本较少的难题，工程上通常以仿真生成新数据或者其他数据挖掘的办法来解决，大大增加了项目的时间周期和成本。随着百度飞桨SOTA目标检测模型 RT-DETR 的发布，越来越多做目标检测的开发者将 RT-DETR 作为检测任务的首选。各大硬件公司纷纷适配 RT-DETR 模型。近期，RT-DETR原创团队深入研究Transformer Based检测算法特性，发现R...
百度飞桨SOTA目标检测模型RT-DETR在小样本数据上表现出色，性能高于同类检测算法8.6%以上。飞桨AI套件PaddleX已上线，支持云端和本地端两种使用方式，方便使用RT-DETR模型。RT-DETR拥有强劲的小样本能力，原因在于其极佳的Hybrid Encoder、合适的骨干网络和强大的预训练权重。飞桨算法团队将进一步提升PaddleX的小样本能力。
