RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
一、本文介绍 本文记录的是基于EfficientViT的RT-DETR轻量化改进方法研究。EfficientViT通过构建多尺度线性注意力模块将全局感受野与多尺度学习相结合,并以此模块为核心构建网络,构建轻量级且硬件高效的操作,以提升性能并降低硬件部署难度。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、Eff....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 ICCV 2023的EfficientViT 用于高分辨率密集预测的多尺度线性关注
一、本文介绍 本文记录的是基于EfficientViT的YOLOv11轻量化改进方法研究。EfficientViT通过构建多尺度线性注意力模块将全局感受野与多尺度学习相结合,并以此模块为核心构建网络,构建轻量级且硬件高效的操作,以提升性能并降低硬件部署难度。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的EfficientViT_M0、EfficientViT_M1、EfficientViT_M2、Eff....
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(4)
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(3)https://developer.aliyun.com/article/1536653 _predict_once函数修改 替换ultralytics/nn/tasks.py中的BaseModel类的_predict_once函数,代码如下: ...
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(3)
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(2)https://developer.aliyun.com/article/1536651 第2步–修改tasks.py中的相关内容 parse_model函数修改 修改ultralytics/nn/tasks.py中的parse_model函数,修改后完整代码如下...
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(2)
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(1)https://developer.aliyun.com/article/1536649 第1步–添加efficientVit.py文件,并导入 在ultralytics/nn/backbone目录下,新建backbone网络文件efficientVit.py,内容如下:...
【保姆级教程】【YOLOv8替换主干网络】【1】使用efficientViT替换YOLOV8主干网络结构(1)
1. efficientViT简介 论文发表时间:2023.09.27 github地址:https://github.com/mit-han-lab/efficientvit paper地址:...
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