本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置;3)高效和HGBlock结合; 总有一种改进适用你的数据集,完成涨点工作并进行创新 推荐指数:五星 RT-DETR魔术师专栏介绍: blog.csdn.net/m0_637742 ✨✨✨魔改创新RT-DETR 引入...
本文独家改进:本文首先复现了将EMA引入到RT-DETR中,并跟不同模块进行结合创新;1)多种Rep C3结合;2)直接作为注意力机制放在网络不同位置; NEU-DET钢材表面缺陷检测: 原始rtdetr-r18 map0.5为0.67 rtdetr-r18-EMA_attention map0.5为0.691 rtdetr-r18-EMA_attentionC3 map0.5为0.72 rtdetr-r18-EMA_attentionC...
5.4、 复现论文中 attention map 的绘制 10:19 6.0、Deformable Convolution |可变形卷积 12:04 6.1、Deformable DETR |Abstract 算法概述 11:24 6.2、Deformable DETR|backbone 、MultiHeadAttention 公式讲解 15:19 6.3、Deformable DETR|Deformable Attention、MSDeformAttention、流程讲解 15:02 番外|torchvisi...
3. 环境配置 在上一篇文章中我们以已经向大家提供了 RT-DETR 模型导出苏需要的环境,此处不再多做展示,为了大家更好的复现该项目代码,此处向大家提供本次开发所使用的 C++ 环境: openvino: 2023.1.0 opencv: 4.5.5 大家在复现代码时可以使用相同的环境或者与作者所使用环境发布较为接近的环境进行开发,防止使用时...
869 0 08:39 App [03]YOLOv8快速复现 官网版本 ultralytics 2289 0 04:58 App 毕设有救了,手把手教你完成YOLOv8 PyQt5界面搭建,YOLOv8检测系统 1249 0 09:44 App [01]YOLOv8快速复现 865 0 04:03:15 App YOLO系列迭代这么多,最适合学的还属YOLOv11、YOLOv8及YOLOv5这三个版本,同济大佬三小时...
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型的检测头去替换YOLOv8中的检测头。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR检测头融入YOLOv8,我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力,打造出一个更加...
专栏链接:RT-DETR剑指论文专栏,持续复现各种顶会内容——论文收割机RT-DETR 目录 一、本文介绍 二、原理介绍 2.1 可编程梯度信息 2.1.1 辅助可逆分支 2.1.2 多级辅助信息 2.2 Generalized ELAN 三、核心代码 四、手把手教你添加双主干网络 4.1 修改一 ...
当前我是用最新版本CANN包 8.0RC3alpha3 复现转换没有报错,建议你使用最新版本CANN包后重新转换 CANN包下载链接昇腾开发资源下载中心-昇腾社区 (hiascend.com) 希望以上可以解决您的疑虑。若您还有其它建议或求助,可在论坛或工单继续反馈,我们收到后会尽快处理。感谢您的支持! 已采纳 4楼回复于2024-10-21 15:43...
复现环境 Environment 使用的aistudio的环境: 项目为 RTDETR-INSECT:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/6531666?sUid=466051&shared=1&ts=1689235332613 Bug描述确认 Bug description confirmation 我确认已经提供了Bug复现步骤、代码改动说明、以及环境信息,确认问题是可以复现的。I confirm that the bug...