RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| CVPR-2023 BiFormer 稀疏自注意力，减少内存占用
一、本文介绍 本文记录的是利用BiFormer双级路由注意力机制优化RT-DETR的目标检测网络模型。传统的多头自注意力（MHSA）复杂度高，随着输入空间分辨率增加，计算量呈平方增长，导致严重的可扩展性问题。==而本文所使用的BiFormer在获取全局信息的同时，通过区域到区域路由和令牌到令牌注意力的合理设计，减少了不必要的计算量。== 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻.....
RT-DETR改进策略【卷积层】| CVPR-2023 部分卷积 PConv 轻量化卷积，降低内存占用
一、本文介绍 本文记录的是利用部分卷积 Partial Conv优化RT-DETR的目标检测方法研究。深度可分离卷积可以减少FLOPs，但会导致更高的内存访问，引起延迟并减慢整体计算。==部分卷积利用逐点卷积处理通道冗余，减少模型计算量和内存访问量。== 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏.....
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