本文记录的是利用MLLA模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。MLLA模块具有独特优势。它不同于传统模块,能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互能力弱,要么反之,而MLLA模块克服了此问题。它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势,通过独特的结构设计,能够在保持计算...
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| ACmix 卷积和自注意力的结合,充分发挥两者优势 一、本文介绍 本文记录的是利用ACmix改进RT-DETR检测模型,==卷积和自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过实验证明,实现模型有效涨点。== 专栏目录:RT...
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改进目录一览 | 涉及卷积层、...
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| 2024 AssemFormer 结合卷积与 Transformer 优势,弥补传统方法不足 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...
它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势,通过独特的结构设计,能够在保持计算效率的同时,精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于RT-DETR的模型改进和二次创新,能够更加关注图像中的重要特征区域,抑制背景等无关信息的干扰,从而突出目标物体的关键特征。
一、本文介绍本文记录的是利用ACmix改进RT-DETR检测模型, 卷积和自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过实验证明,实现模型有效涨点。 …