RMT:一种强大的视觉Backbone,灵活地将显式空间先验集成到具有线性复杂度的视觉主干中,在多个下游任务(分类/检测/分割)上性能表现出色!代码已开源! 黄仁勋对话Transformer所有8位作者!还有李飞飞等大佬分享!…
结果表明,作者的RMT在所有比较中表现最好。对于RetinaNet框架,作者的RMT-T超越了FAT-B2 +1.1 AP,而S/B/L也优于其他方法。 对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN,RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule,RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以...
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_37706472/article/details/136140534...
对于RetinaNet框架,作者的RMT-T超越了FAT-B2 +1.1 AP,而S/B/L也优于其他方法。 对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN,RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule,RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以上结果表明,RMT明显优于其同类算法。 4.3. ...
对于具有“1×”schedule的Mask R-CNN,RMT-L超越了最近的InternImage-B +1.8框AP和+1.9maskAP。对于“3× +MS”schedule,RMT-S超越了InternImage-T +1.6框AP和+1.2maskAP。所有以上结果表明,RMT明显优于其同类算法。 4.3. 语义分割 语义分割的结果可以在表4和表5中找到。所有的FLOPs都是以512×2048的分辨率...
RMT:RetNet遇见视觉Transformer | CVPR2024 AI小怪兽 YOLO玩家、模型部署玩家、工业缺陷小目标检测玩家3 人赞同了该文章 本文独家改进:RMT:一种强大的视觉Backbone,灵活地将显式空间先验集成到具有线性复杂度的视觉主干中,在多个下游任务(分类/检测/分割)上性能表现出色! Transformer 在各个领域验证了可行性,...