RT-DETR-L在COCO val2017上实现了53.0%的AP,在T4GPU上实现了114FPS,RT-DETR-X实现了54.8%的AP和74FPS,在速度和精度方面都优于相同规模的所有YOLO检测器。RT-DETR-R50实现了53.1%的AP和108FPS,RT-DETR-R101实现了54.3%的AP和74FPS,在精度上超过了全部使用相同骨干网络的DETR检测器。 RT-DETR作者团队认...
性能与效率的完美平衡:在替换RT-DETR的主干网络后,EfficientFormerV2不仅保持了原有的检测精度,还通过其高效的令牌混合器、前馈网络优化以及创新的双路径注意力下采样等技术,进一步提升了模型的推理速度,为用户带来更加流畅的使用体验。 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、...
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...
本文独家改进: 上采样操作CARAFE,具有感受野大、内容感知、轻量级、计算速度快等优点,引入RT-DETR二次创新; 1)代替Upsample进行使用; 1.CARAFE介绍 论文:https://arxiv.org/abs/1905.02188 代码:GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark ...
在zoo/rtdetr文件夹下创建bifpn.py 这里为了契合骨干网络三个特征层的输入,将BiFPN颈部网络修改成三层级结构 bifpn.py具体代码: import torch.nn as nn import torch from torchvision.ops.boxes import nms as nms_torch from .efficientnet.utils import MemoryEfficientSwish, Swish ...
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...
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_
a) PAN (Path Aggregation Network):这种网络结构主要用于改进特征融合,以提高目标检测的性能。然而,由于信息瓶颈的存在,网络中可能会丢失一些信息。 b) RevCol (Reversible Columns):这是一种旨在减少信息丢失的网络设计。它通过可逆的列结构来尝试维持信息流通不受损失,但如图中“Heavy Cost”所示,这种结构会增加计...
3、一种基于rt-detr的自动驾驶场景下改进目标检测方法,其特征在于,首先在rt-detr的主干网络引入fasterblock模块,重新构建了resnet18网络,以提高了模型的特征提取能力;然后提出一种基于并行空洞卷积和注意力采样的金字塔网络的跨尺度特征融合结构,解决了模型感受野较小和提取上下文信息范围受限的问题,并引入多尺度序列特征...