RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
一、本文介绍 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_v2_b0、pvt_v2_b1、pvt....
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络，加强细节特征的提取和融合
一、本文介绍 本文记录的是基于U-Net V2的YOLOv11目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换YOLOv11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_v2_b0、pvt_v2_b1、pvt....
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