RT-DETR是基于DETR(DEtection TRansformer)模型进行改进的。DETR的核心思想是通过Transformer结构进行物体检测,摒弃了传统的卷积神经网络(CNN)中对物体位置的预测和边界框回归,而是采用了全局自注意力机制来直接生成检测结果。 然而,DETR在实时性方面表现欠佳,主要由于其较长的推理时间和计算复杂度。为了弥补这一缺点,RT-D...
三、添加大目标的检测层后的网络结构 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、以及各模型添加步骤请访问如下地址: RT-DETR改进策略【Head】| 增加针对 大目标 的检测层 (四个检测头)blog.csdn.net/qq_42591591/article/details/144114087 RT-DETR改进合集地址: RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化...
RT-DETR是基于DETR(DEtection TRansformer)模型进行改进的。DETR的核心思想是通过Transformer结构进行物体检测,摒弃了传统的卷积神经网络(CNN)中对物体位置的预测和边界框回归,而是采用了全局自注意力机制来直接生成检测结果。 然而,DETR在实时性方面表现欠佳,主要由于其较长的推理时间和计算复杂度。为了弥补这一缺点,RT-...
EfficientViT的全新实时网络架构有什么特点? 级联分组注意力模块是如何运作的? 本文独家改进:EfficientViT助力RT-DETR ,替换backbone,包括多头自注意力(MHSA)导致的大量访存时间,注意力头之间的计算冗余,以及低效的模型参数分配,进而提出了一个高效ViT模型EfficientViT 推荐指数:五星 1.EfficientViT 论文:https://ar...
本文记录的是基于EfficientNet v1的 RT-DETR轻量化改进方法研究。EfficientNet采用了创新性的复合缩放方法,通过精心平衡网络宽度、深度和分辨率来提升性能。本文将EfficientNet的设计优势融入RT-DETR中,提升RT-DETR的性能与效率,使其在目标检测任务中表现更为出色。
RT-DETRv3 的整体结构如图 2 所示。我们保留了 RT-DETR(以黄色高亮显示)的整体框架,并额外引入了所提出的层次化解耦密集监督方法(以绿色高亮显示)。首先,输入图像通过卷积神经网络(CNN)骨干(如 ResNet)和一个称为高效混合编码器的特征融合模块进行处理,以获得多尺度特征 {C3, C4, C5}。然后,这些特征被并行地...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构 一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet v1的RT-DETR网络模型轻量化方法研究。GhostNet中的Ghost模块和Ghost瓶颈结构是其轻量化的关键。Ghost模块克服了传统卷积层计算资源需求大的问题,Ghos...
目标检测主要分为两种范式,一种是基于卷积网络的结构,另一种是基于Transfomer的结构。实时目标检测是满足工业应用场景的很重要的研究方向,此前基本是属于卷积网络的范式,然而这种结构通常需要使用非极大值抑制的后处理方法,难以被优化且不够鲁棒,导致检测器推理速度受限。而DETR不依赖于非极大值抑制,受限于模型自身的...
RT-DETR在速度和精度上取得了SOTA性能，其结构设计包括主干网络、颈部网络以及头部网络。主干网络采用了经典的ResNet和可缩放的HGNetv2两种。颈部网络采用了Transformer的Encoder，其中包括Attention-based Intra-scale Feature Interaction (AIFI) 和 CNN-based Cross-scale Feature-fusion Module (CCFM)。在...
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