RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 RT-DETR作者团队认...
一、本文介绍本文记录的是基于FCAttention模块的RT-DETR目标检测改进方法研究。FCAttention是图像去雾领域新提出的模块能够有效整合全局和局部信息、合理分配权重的通道注意力机制,使得网络能够更准确地强调有用…
专栏地址:RT-DETR改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、原理 MPDIoU(Intersection over Union with Minimum Points Distance)是一种用于高效且准确的边界框回归的损失函数。 2.1 IoU计算原理 IoU(Intersection over Union)即交并比,用于衡量预测边界框和真实边界框的重合程度。 1. 交集...
一、本文介绍 本文记录的是利用AssemFormer优化RT-DETR的目标检测网络模型。传统卷积和池化操作会导致信息丢失和压缩缺陷,且传统的注意力机制通常产生固定维度的注意力图,忽略了背景中的丰富上下文信息。本文的利用AssemFormer改进RT-DETR,==以在特征传递和融合过程中增加多尺度的学习能力。== 专栏目录:RT-DETR改进目录...
简介:RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| WACV-2024 D-LKA 可变形的大核注意 针对大尺度、不规则的目标图像 一、本文介绍 本文记录的是利用D-LKA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。D-LKA结合了大卷积核的广阔感受野和可变形卷积的灵活性,有效地处理复杂的图像信息。本文将其应用到RT-DETR中,并进行二次创新,使...
然而,随着应用场景的不断拓展,对模型尺寸和推理速度的要求也日益严苛。为了进一步提升RT-DETR的效能,我们创新性地引入了EfficientFormerV2模块,作为RT-DETR主干网络的替代方案,实现了在保持原有检测精度的同时,大幅度降低模型参数量的显著成果。 核心优势概述:
简介:RT-DETR改进策略【Neck】| 2023 显式视觉中心EVC 优化特征提取金字塔,对密集预测任务非常有效 一、本文介绍 本文记录的是利用显式视觉中心EVC优化RT-DETR的目标检测网络模型。利用EVC改进颈部网络,通过轻量级MLP和可学习视觉中心机制LVC能够同时捕获全局长程依赖和保留局部角落区域信息,==在结构简单、体积轻便的同时...
这期给大家主要介绍RTDETR最新的一期更新:1. 新增CVPR2024-RMT主干,并支持RetBlock改进RepC3.2. 新增2024年新出的Efficient Local Attention,并用其对HSFPN进行二次创新.3. 使用CVPR2021-CoordAttention对HSFPN进行二次创新.RTDETR改进项目汇总:https://blog.csdn.net/qq_
RT-DETR系统中的检测头变换器解码器(transformer decoder)部分,包括辅助预测头,是该系统的核心组成之一。变换器解码器在RT-DETR中扮演了重要角色,主要负责处理经过混合编码器加工后的特征,并对这些特征进行目标检测。这一部分的设计是基于Transformer架构的,该架构已在自然语言处理领域取得了巨大成功,并在最近几年逐渐被...
本文记录的是利用DySample上采样对RT-DETR的颈部网络进行改进的方法研究。RT-DETR采用传统的最近邻插值的方法进行上采样可能无法有效地捕捉特征的细节和语义信息,从而影响模型在密集预测任务中的性能。DySample通过动态采样的方式进行上采样,==能够更好地处理特征的细节和语义信息。== ...