YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
DeiT[72]通过蒸馏训练改进了ViT,并取得了与CNNs相媲美的性能。后来的研究通过引入层次设计[77, 74]、借助卷积注入局部性[26, 18, 28, 68]或探索不同类型的令牌混合,如局部注意力[52, 20]、空间MLP混合器[71, 70]和非参数化池混合器[86],进一步改进了ViTs。通过适当的变化,ViTs在下游视觉任务[83, 90, ...
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...
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...
YOLOV8改进进阶-ASF与SMOH的二次创新基础上再进行剪枝,mAP50只牺牲0.3个点的情况下大量压缩模型 2171 -- 3:40 App 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...
RT-DETR改进|爆改模型|涨点|在骨干网络和CCFM模块之间加入EfficientDet中的BiFPN颈部网络(附代码+修改教程) 一、文本介绍 本文修改的模型是Deformable-DETR,在原本的RT-DETR中,骨干网络的最高层级输出作为AIFI模块的输入,低层级特征图作为CCFM特征融合模块的输入。本文将骨干网络的输出先作为BiFPN(Bi-directional ...
12 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_37706472/article/details/136140...
YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
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...