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
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- RT-DETR模型支持云端和本地端两种使用方式，方便用户快速上手。
- RT-DETR的强劲小样本能力源于其Hybrid Encoder、合适的骨干网络和强大的预训练权重。
- PaddleX是一站式、全流程、高效率的飞桨AI套件，支持10+任务能力。
- PaddleX提供工具箱和开发者两种开发模式，支持无代码和低代码调优。
- RT-DETR的Hybrid Encoder结构和PP-HGNetV2骨干网络对小样本检测友好。
- 未来飞桨算法团队将通过PaddleX提升小样本能力，发布更强的视觉轻量化工具。
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