文章 2025-02-09 来自:开发者社区

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....

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
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

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....

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
文章 2022-02-16 来自:开发者社区

如此逼真的高清图像居然是端到端网络生成的?GANs 自叹不如 | ICCV 2017

雷锋网 AI 科技评论按:生成式对抗性网络 GANs 是近几年最热门的机器学习范式之一,它“图像生成效果好”和“训练困难、效果不稳定”的特点吸引了许许多多研究者付出精力进行 GANs 的研究。虽然它在大尺寸图像和图像逼真程度方面的表现仍然有限,但仍然是目前最好的图像生成范式。 所以当看到如此逼真的高分辨率生成图像的时候,我们几乎要以为这是 GANs 的新突破。虽然图中还有一些扭曲和不自然,但是.....

如此逼真的高清图像居然是端到端网络生成的?GANs 自叹不如 | ICCV 2017

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