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、...
一、本文介绍本文记录的是基于GhostNet V2的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。在目前的研究中,基于轻量级卷积神经网络在建模长距离依赖方面的不足,引入自注意力机制虽能捕获全局信息,但在实际速度方面存在较…
本文记录的是基于U-Net V2的RT-DETR目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换RT-DETR的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域,增强对关键区域特征的提取,进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt...
RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能 为什么会出现: 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 Tr...
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...
简介:RT-DETR改进策略【Neck】| ArXiv 2023,基于U - Net v2中的的高效特征融合模块:SDI(Semantics and Detail Infusion) 一、本文介绍 本文聚焦于利用U - Net v2中的SDI模块优化RT-DETR的目标检测网络模型。SDI模块相较于传统模块独具特色,它融合了先进的特征融合思想,借助精心设计的结构,在确保计算资源高效利用...
【改进YOLOv8】车道抛洒物检测系统:融合RT-DETR骨干网络HGNetv2 #改进YOLOv8 - 群山科技工作室于20231219发布在抖音,已经收获了170个喜欢,来抖音,记录美好生活!
针对无人机目标检测中目标小且密集,背景复杂,硬件条件限制等挑战,提出一种改进的RTDETR检测器.在骨干网络,设计轻量级多尺度注意力特征提取模块(Rep-FasterNet EMA block),使用RepConv改进FasterNet block,同时引入多尺度注意力模块(EMA),增强空间特征提取能力并降低计算冗余.在Encoder部分,采用了DyASF特征融合结构替换CC...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| GhostNetV2:利用远距离注意力增强廉价操作 一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet V2的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。在目前的研究中,基于轻量级卷积神经网络在建模长距离依赖方面的不足,引入自注意力机制虽能捕获全局信息,但在实际速度方面存在较大阻碍。GhostNet V2提出...
简介:RT-DETR改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2,通过通道划分构建高效网络 一、本文介绍 本文记录的是基于ShufflenetV2的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。FLOPs是评价模型复杂独的重要指标,但其无法考虑到模型的内存访问成本和并行度,因此本文在RT-DETR的基础上引入ShufflenetV2,==使其在在保持准确性的同时提高...