一、本文介绍本文记录的是基于MobileNet V3的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。MobileNet V3的模型结构是通过==网络搜索==得来的,其中的基础模块结合了MobileNet V1的深度可分离卷积、MobileNet V2的线性瓶颈…
优化结构:进一步采用不对称空间下采样(SRA),在优化后的MQA块中对关键和价值分辨率进行下采样,同时保留高分辨率查询,提高了模型效率。 2.4 优势 性能优势 Pareto最优:通过整合UIB、Mobile MQA以及优化的NAS策略,MobileNetV4模型在移动CPUs、DSPs、GPUs以及各种加速器上大多达到了Pareto最优性能,即在不降低其他性能指标的...
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,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。
本文记录的是基于StarNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。StarNet设计简洁,没有复杂的设计和精细调整的超参数,仅是一个 4 阶段的分层架构。并且其中星操作能够在低维空间计算的同时考虑极高维的特征这一特性,进而提高模型精度。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的starnet_s050、starnet_s100、starnet_s150、starnet_s1...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2,通过通道划分构建高效网络 一、本文介绍 本文记录的是基于ShufflenetV2的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。FLOPs是评价模型复杂独的重要指标,但其无法考虑到模型的内存访问成本和并行度,因此本文在RT-DETR的基础上引入ShufflenetV2,==使其在在保持准确性的同时提高...
本文记录的是基于ShuffleNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。ShuffleNet利用逐点分组卷积和通道混洗操作降低计算成本,克服了现有先进架构在极小网络中因 1×1 卷积计算成本高而效率低的问题。相比一些传统的网络架构,能更好地在有限计算资源下提升模型性能。本文配置了原论文中shufflenet_v1_x0_5、shufflenet_v1_...
本文记录的是基于MobileNet V4的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。其中MobileViT块旨在以较少的参数对输入张量中的局部和全局信息进行建模,结合卷积与 Transformer 的优势,并实现有效的信息编码与融合,。本文配置了原论文中MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS三种模型,以满足不同的需求。
本文记录的是基于MobileNet V4的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。其中MobileViT块旨在以较少的参数对输入张量中的局部和全局信息进行建模,结合卷积与 Transformer 的优势,并实现有效的信息编码与融合,。本文配置了原论文中MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS三种模型,以满足不同的需求。 专栏目录:RT-DETR改...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2,含模型详解和完整配置步骤 一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet v2的 RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet v2采用深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和1×1卷积,大幅削减计算量。同时,引入线性瓶颈层来防止非线性在低维空间破坏信息,避免非...
本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建,其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求,具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中,有望借助其高效的结构和特性,提升RT-DETR在计算资源有限环境下的...