传统的自注意力机制虽能提升性能,但计算量大,内存访问成本高,而SHSA==从根本上避免了多注意力头机制带来的计算冗余。并且改进后的模型在相同计算预算下,能够堆叠更多宽度更大的块,从而提高性能。== 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专
本文记录的是基于FasterNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念,通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本,同时减少通道数并增加部分比例,降低延迟,并通过后续的PWConv来弥补特征信息可能缺失的问题,提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的fasternet_t0、fasternet_t1、...
来自专栏 · RT-DETR改进策略 前言 在目标检测领域,大目标在图像中所占比例大,下采样不足容易缺少大目标的信息,其检测同样是一个具有挑战性的问题。本文将介绍如何在RT-DETR中添加大目标检测层,以提高对大目标的检测能力。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF...
来自专栏 · RT-DETR改进策略 一、本文介绍 本文记录的是基于CAA注意力模块的RT-DETR目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖,并且参数量和计算量更少。 专栏目录...
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、...
BSAM | 亲测在多个数据集能够实现涨点,多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。 1.原理介绍 1.1.CBAM:通道注意力和空间注意力的集成者 轻量级的卷积注意力模块,它结合了通道和空间的注意力机制模块 论文题目:《CBAM: Convolutional Block Attention Module》论文地址: https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf ...
简介:RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| ECCV-2024 Histogram Transformer 直方图自注意力 适用于噪声大,图像质量低的检测任务 一、本文介绍 本文记录的是利用直方图自注意力优化RT-DETR的目标检测方法研究。==在目标检测任务中,清晰准确的图像对于目标检测至关重要,本文创新方法通过恢复图像质量,可以减少因图像质量...
EfficientNet v2针对EfficientNet v1存在的训练瓶颈,如大图像尺寸训练慢、早期深度卷积层速度慢以及等比例缩放各阶段非最优等情况进行改进,以实现训练速度快、参数效率高和泛化能力好的优势,将其应用到RT-DETR中有望提升模型整体性能,在保证精度的同时降低模型复杂度和训练时间。
本文记录的是基于EMO的RT-DETR轻量化改进方法研究。EMO设计简洁,仅由iRMB构成4阶段架构,无复杂操作与模块,无需精细调整超参数。其中iRMB通过特定算子设计,用DW - Conv和EW - MHSA分别建模短/长距离依赖关系,在降低计算量的同时保障精度。将EMO应用到RT-DETR的骨干网络中,使模型在保持轻量化的前提下,提升其在目...
本文记录的是基于 GhostNetV3 的 RT-DETR轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法,训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支,推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作,能够在不增加推理成本的同时提高性能,从而实现RT-DETR的轻量化改进。