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、...
RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 RT-DETR作者团队认...
这期给各位带来RTDETR改进项目的最新一期更新1. 新增CGNet中的Light-weight Context Guided和Light-weight Context Guided DownSample模块.2. Neck模块新增BIFPN,并对其进行创新,支持替换不同的block.3. 为RTDETR定制SlideVarifocalLoss,EMASlideVarifocalLoss.4. 更, 视频
第一,创新主干特征提取网络,将整个Backbone改进为其他的网络,比如这篇文章中的整个方法,直接将Backbone替换掉,理由是这种改进如果有效果,那么改进点就很值得写,不算是堆积木那种,也可以说是一种新的算法,所以做实验的话建议朋友们优先尝试这种改法。 第二,创新特征融合网络,这个同理第一,比如将原yolo算法PANet结构...
本次将EfficientFormerV2模块引入RT-DETR的改进尝试,不仅是对目标检测领域的一次有益探索,更是对模型轻量化与高效化发展趋势的积极响应。我们相信,随着EfficientFormerV2技术的不断成熟和完善,它将为更多领域的应用场景带来革命性的变化。未来,我们将继续深入研究EfficientFormerV2与RT-DETR的深度融合,力求在保持高精度检...
RTDETR改进最新更新-DySample与ASSF的二次创新组合、支持Focaler-IoU全系列变种! 3093 -- 4:30 App RTDETR改进-介绍一种Neck层二次创新的思路(以Gold-YOLO与ASF-YOLO的二次创新为例) 2716 -- 7:31 App RTDETR改进系列-SlimNeck与Attentional Scale Sequence Fusion的二次创新 5985 -- 22:29 App RT-DETR...
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_
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、视频监控、自动驾驶等多个领域展现出了巨大的应用潜力。无论是对于追求极致效率的嵌入式设备,还是对于需要高性能目标检测的复杂场景,都能提供理想的解决方案。 本次将EfficientFormerV2模块引入RT-DETR的改进尝试,不仅是对目标检测领域的...
3、一种基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测方法,其特征在于,首先在rt-detr的主干网络引入fasterblock模块,重新构建了resnet18网络,以提高了模型的特征提取能力;然后提出一种基于并行空洞卷积和注意力采样的金字塔网络的跨尺度特征融合结构,解决了模型感受野较小和提取上下文信息范围受限的问题,并引入多尺度序列特征...
【RT-DETR有效改进】结合SOTA思想利用双主干网络改进RT-DETR(全网独家创新,重磅更新) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是结合目前SOTAYOLOv9的思想利用双主干网络来改进RT-DETR(本专栏目前发布以来改进最大的内容,同时本文内容为我个人一手整理全网独家首发 | 就连V9官方不支持的模型宽度和深度修改我都均已...