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...
感谢您卓越的工作,请问如果想在不同batchsize下训练,取得一样的收敛速度,具体需要修改optimizer的哪些配置呢?我在8卡bs4或者4卡bs8的时候收敛速度相较于原配置慢很多。 Owner Peterandeclosed this ascompletedApr 19, 2024 Author Peterandereopened thisApr 23, 2024 ...
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...