性能与效率的完美平衡:在替换RT-DETR的主干网络后,EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度,还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术,进一步提升了模型的推理速度,为用户带来更加流畅的使用体验。 广泛的应用潜力:得益于EfficientFormerV2的出色表现,改进后的RT-DETR在实时目标检测、...
GhostV2 bottleneck:GhostNet采用包含两个Ghost模块的倒置残差瓶颈结构,第一个模块产生具有更多通道的扩展特征,第二个模块减少通道数以获得输出特征。通过研究发现增强“表达能力”更有效,因此只将扩展特征与DFC attention相乘。DFC attention分支与第一个Ghost模块并行以增强扩展特征,然后增强的特征被发送到第二个Ghost模块...
本文记录的是利用SENet V2 模块模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SENet V2在V1的基础上引入多分支密集层,同时包含了通道信息和全局信息,克服了传统卷积神经网络在全局表示学习不足以及V1本身可优化空间的问题。本文将其加入到RT-DETR的不同位置中,并进行二次创新,充分发挥SE V2模块的性能。 专栏目录:RT-DETR改...
YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2:利用远距离注意力增强廉价操作 一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet V2的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。在目前的研究中,基于轻量级卷积神经网络在建模长距离依赖方面的不足,引入自注意力机制虽能捕获全局信息,但在实际速度方面存在较大阻碍。GhostNet V2提出...
简介:RT-DETR改进策略【注意力机制篇】| SENet V2 优化SE注意力机制,聚合通道和全局信息 一、本文介绍 本文记录的是利用SENet V2 模块模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SENet V2在V1的基础上引入多分支密集层,同时包含了通道信息和全局信息,克服了传统卷积神经网络在全局表示学习不足以及V1本身可优化空间的问题...
更轻量化的 D-FINE-S 和 D-FINE-M 在 T4 GPU 上分别以 3.49 ms (287 FPS) 和 5.62 ms (178 FPS) 的时延下取得了 48.5% 和 52.3% 的 AP，超过 YOLOv10 (46.3%，51.1%)、YOLO11 (46.6%，51.2%) 及 RT-DETRv2 (48.1%，49.9%)。预训练后，D-FINE-S 和 D-FINE-M 分别取得了 ...
RT-DETR v2 相较于 v1 的 4个优化点, 视频播放量 3493、弹幕量 1、点赞数 93、投硬币枚数 35、收藏人数 166、转发人数 10, 视频作者 Enzo_Mi, 作者简介 Be Aggressive,相关视频:RT-DETR |1、abstract 算法概述,RT-DETR | 5、CCFM 收尾工作 | 理论+代码精讲,Diffusion
最终我们的 RT-DETR 整体结构如下图所示: 对于backbone 部分,我们采用了经典的 ResNet 和可缩放的 HGNetv2 两种,我们本次使用两种 backbone 各训练了两个版本的 RT-DETR ,以 HGNetv2 为 backbone 的 RT-DETR 包括 L 和 X 版本,以 ResNet ...
更轻量化的 D-FINE-S 和 D-FINE-M 在 T4 GPU 上分别以 3.49 ms (287 FPS) 和 5.62 ms (178 FPS) 的时延下取得了 48.5% 和 52.3% 的 AP,超过 YOLOv10 (46.3%,51.1%)、YOLO11 (46.6%,51.2%) 及 RT-DETRv2 (48.1%,49.9%)。预训练后,D-FINE-S 和 D-FINE-M 分别取得了 50.7% 和 55.1...