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的前提下，巧妙地融合不同层级特征的语义信息与细节，实现特征的全方位增强。在应用于RT-DETR的改进过程中，SDI模块能够助力模型更精准地聚焦于图像中的目标物体，有效抑制背景及其他干扰因素，凸显....
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【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YOLOv11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的前提下，巧妙地融合不同层级特征的语义信息与细节，实现特征的全方位增强。在应用于YOLOv11的改进过程中，SDI模块能够助力模型更精准地聚焦于图像中的目标物体，有效抑制背景及其他干扰因素，凸显....
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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