请问如何设置RT-DETR的最大输出检测框的数量

[ppaanngggg]

根据这个文档 https://paddlepaddle.github.io/PaddleX/latest/module_usage/tutorials/ocr_modules/table_cells_detection.html 我想使用RT-DETR-L_wired_table_cell_det和RT-DETR-L_wireless_table_cell_det进行表格单元格的检测. 但是我发现这两个模型的最大输出数量是300. 我有些表格非常稠密, 需要输出数量超过300, 请问如何设置?

[GreatV]

RT-DETR（如RT-DETR-L_wired_table_cell_det和RT-DETR-L_wireless_table_cell_det）默认最大输出检测框数量为300，这是因为模型在推理时有一个nms_post_max_num（或post_process_topk）/max_per_img 参数，控制了NMS后输出的最大检测框数量。对于非常稠密的表格，确实有必要提升该值以保证所有单元格都能被检测出来。

设置方法参考：

1. PaddleX或PaddleDetection自定义预测脚本
   如果你直接调用PaddleX或PaddleDetection的推理接口，通常可以在模型的配置文件（YAML）里，或在推理脚本参数中设置这一值。例如，在PaddleDetection的配置文件yml（比如rtdetr_*.yml）中的post_process相关部分，通常会有如下参数：

   post_process:
     nms:
       name: MultiClassNMS
       keep_top_k: 300  # 默认为300

   将keep_top_k改为你需要的大值（如1000）。

2. 直接在代码里指定推理参数
   如果你用Python代码调用PaddleDetection的预测接口，可以通过设置Predictor的参数（predictor.eval()时设置）：

   from ppdet.engine import Detector
   
   detector = Detector(config)
   results = detector.predict(image, postprocess=True, keep_top_k=1000)

   注意：具体函数签名和参数名以实际版本为准，部分接口可能是nms_post_max_num或max_per_img。

3. PaddleX部署工具
   若你用的是PaddleX高层API或命令行推理，建议查阅其对应的参数，有的高级接口会有控制最大输出数量的参数（例如--keep_top_k），或者在模型加载阶段可通过config参数设置。

注意事项：

• 提高最大检测框数量，会增加推理时的计算和内存消耗，请根据你的硬件能力合理设置。
• 某些情况下，如果模型本身训练时就是按300输出做的head设计，极个别部署方案可能需要重新导出模型（极不常见，PaddleDetection/PaddleX通常允许直接设置）。

结论：
你需要在RT-DETR配置文件中的MultiClassNMS（或类似NMS相关）的keep_top_k参数处把300改成更大的数，并确保预测/部署脚本调用时也能够加载新的配置。如果使用PaddleX且看不到相关参数，可以尝试二次封装模型加载或推理过程，设置底层PaddleDetection的相关参数。

如果上述参数在你使用的接口不可控，建议参考PaddleDetection的官方文档或源码说明进一步修改。

如需针对复杂表格调参提升识别效果，可参考讨论: 如何提高表格识别精度。

如需进一步协助（如具体接口代码修改），可补充你的调用方式。

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[LRHstudy]

在paddlex中的create_model, 或者model.predict()中传入这些上面罗列的这些参数名称，都会报错，提示该keyword unexpected, 可以在哪里修改最大数量限制吗

[ppaanngggg]

@LRHstudy 上面那个是ai回复。。。瞎编的。。。

[LRHstudy]

呃，你后面找到这个目标检测的300在哪了吗