RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V3 2024华为的重参数轻量化模型
一、本文介绍 本文记录的是基于 GhostNetV3 的 RT-DETR轻量化改进方法研究。GhostNetV3的轻量模块采用重参数化方法，训练时为深度可分离卷积和1×1卷积添加线性并行分支，推理时通过逆重参数化移除分支、折叠操作，能够在不增加推理成本的同时提高性能，从而实现RT-DETR的轻量化改进。 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、Backb.....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV2，含模型详解和完整配置步骤
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet v2的 RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet v2采用深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和1×1卷积，大幅削减计算量。同时，引入线性瓶颈层来防止非线性在低维空间破坏信息，避免非线性层导致的性能下降问题。本文将MobileNet v2应用到RT-DETR中，借助其高效的结构和特性，在保持一定精度的前提下，显著降低 RT-DETR....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为MoblieNetV1，用于移动视觉应用的高效卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V1的RT-DETR轻量化改进方法研究。MobileNet V1基于深度可分离卷积构建，其设计旨在满足移动和嵌入式视觉应用对小型、低延迟模型的需求，具有独特的模型收缩超参数来灵活调整模型大小与性能。本文将MobileNet V1应用到RT-DETR中，有望借助其高效的结构和特性，提升RT-DETR在计算资源有限环境下的性能表现，同时保持一定的精度....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v2，加速训练，快速收敛
一、本文介绍 本文记录的是基于 EfficientNet v2 的 RT-DETR轻量化改进方法研究。EfficientNet v2针对EfficientNet v1存在的训练瓶颈，如大图像尺寸训练慢、早期深度卷积层速度慢以及等比例缩放各阶段非最优等情况进行改进，以实现训练速度快、参数效率高和泛化能力好的优势，将其应用到RT-DETR中有望提升模型整体性能，在保证精度的同时降低模型复杂度和训练时....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为EfficientNet v1 高效的移动倒置瓶颈结构
一、本文介绍 本文记录的是基于EfficientNet v1的 RT-DETR轻量化改进方法研究。EfficientNet采用了创新性的复合缩放方法，通过精心平衡网络宽度、深度和分辨率来提升性能。本文将EfficientNet的设计优势融入RT-DETR中，提升RT-DETR的性能与效率，使其在目标检测任务中表现更为出色。 本文配置了原模型中的efficientnet-b0、efficientn....
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】| 替换华为的极简主义骨干网络：VanillaNet
一、本文介绍 本文记录的是基于VanillaNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。VanillaNet的极简主义在于无 shortcut 连接，并且在网络的每个阶段仅使用一层卷积，无额外复杂模块，仅通过自身简洁的架构设计和训练策略，实现有效地训练和优化。 本文在替换骨干网络中配置了原论文中的vanillanet_5、vanillanet_6、vanillanet_7、vanillanet_8....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2023 FasterNet 高效快速的部分卷积块
一、本文介绍 本文记录的是基于FasterNet的RT-DETR轻量化改进方法研究。FasterNet的网络结构借鉴 CNN 的设计理念，通过提出的PConv减少推理时的计算和内存成本，同时减少通道数并增加部分比例，降低延迟，并通过后续的PWConv来弥补特征信息可能缺失的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的fasternet_t0、fasternet_t1、fasterne....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络 CVPR-2024 RepViT 轻量级的Vision Transformers架构
一、本文介绍 本文记录的是基于RepVit的RT-DETR轻量化改进方法研究。RepVit的网络结构借鉴ViT的设计理念，通过分离的token mixe和channel mixer减少推理时的计算和内存成本，同时减少扩展比率并增加宽度，降低延迟，并通过加倍通道来弥补参数大幅减少的问题，提高了准确性。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的repvit_m0_9、repvit_m1_0、repvit_....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 GhostNet V1 基于 Ghost Module 和 Ghost Bottlenecks的轻量化网络结构
一、本文介绍 本文记录的是基于GhostNet v1的RT-DETR网络模型轻量化方法研究。GhostNet中的Ghost模块和Ghost瓶颈结构是其轻量化的关键。Ghost模块克服了传统卷积层计算资源需求大的问题,Ghost瓶颈则合理设计了通道数量的变化以及与捷径连接的方式，能更好地在减少计算成本的同时保持较高性能，从而提升模型在移动设备上的应用能力和效率。 模型 参数...
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