消融实验表明,所提出的 RT-DETR-Tea 模型的精密率和均值平均精密率分别为 96.1% 和 79.7%,与原始模型相比分别提高了 5.2% 和 2.4%,表明了该模型的有效性。该模型在新构建的茶芽数据集上也显示出良好的检测性能。与其他检测算法相比,改进的 RT-DETR-Tea 模型表现出卓越的茶芽检测性能,为智慧茶园管理和生产提供...
本文配置了原模型中的efficientnet-b0、efficientnet-b1、efficientnet-b2、efficientnet-b3、efficientnet-b4、efficientnet-b5、efficientnet-b6、efficientnet-b7、efficientnet-b8、efficientnet-l2共10种不同大小的模型结构,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、Back...
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,Ghost瓶颈则合理设计了通道数量的变化以及与捷径连接的方式,能更好地在减少计算成本的同时保持较高性能,从而提升模型在移动设备上的应用能力和效率。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力...
完爆YOLOv10Transformer | 最近,百度在计算机视觉领域取得了重大突破,推出了一款名为RT-DETRv3的革命性目标检测算法。这一算法是实时端到端目标检测技术的一次飞跃,其性能和速度均超越了业界广受好评的YOLOv10。RT-DETRv3的设计理念基于Transformer架构,这是对已有的DETR模型的一次深度优化。这种模型因其出色的扩展性...
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| EMO:ICCV 2023,结构简洁的轻量化自注意力模型 一、本文介绍 本文记录的是基于EMO的RT-DETR轻量化改进方法研究。EMO设计简洁,仅由iRMB构成4阶段架构,无复杂操作与模块,无需精细调整超参数。其中iRMB通过特定算子设计,用DW - Conv和EW - MHSA分别建模短/长距离依赖关系,在降低...