本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、EfficientViT_M3、EfficientViT_M4和EfficientViT_M56种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:YOLOv10改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:YOLOv10改进专栏...
EfficientViT通过构建多尺度线性注意力模块将全局感受野与多尺度学习相结合,并以此模块为核心构建网络,构建轻量级且硬件高效的操作,以提升性能并降低硬件部署难度。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、EfficientViT_M3、EfficientViT_M4和EfficientViT_M56种模型,以满足...
EfficientViT通过构建多尺度线性注意力模块将全局感受野与多尺度学习相结合,并以此模块为核心构建网络,构建轻量级且硬件高效的操作,以提升性能并降低硬件部署难度。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、EfficientViT_M3、EfficientViT_M4和EfficientViT_M56种模型,以满足...
本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、EfficientViT_M3、EfficientViT_M4和EfficientViT_M56种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址:RT-DETR改进专栏...
本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、EfficientViT_M3、EfficientViT_M4和EfficientViT_M56种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 ...