RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题
一、本文介绍 本文记录的是基于UniRepLKNet的RT-DETR骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到RT-DETR的骨干网络中，提升RT-DETR在目标检测任务中的精度和效率 。 本文在RT-DETR的基础上配置了原论文中unireplknet_a, unireplknet_....
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT，增强空间信息的感知能力
一、本文介绍 本文记录的是将RMT应用于RT-DETR骨干网络的改进方法研究。RMT通过构建基于曼哈顿距离的空间衰减矩阵，引入显式空间先验，同时提出新的注意力分解形式，在不破坏空间衰减矩阵的前提下，以线性复杂度对全局信息进行稀疏建模。将RMT融入RT-DETR的骨干网络，能够有效提升其对图像空间信息的感知能力，在减少计算量的同时增强特征提取效果，进而提高RT-DETR在各项任务中的准确性与效率 ....
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
一、本文介绍 本文记录的是利用PKINet优化RT-DETR的目标检测方法研究。在遥感图像目标检测中，目标尺度变化大，本文引入PKINet来捕获多尺度纹理特征，并在RT-DETR的基础上配置了原论文中PKINET_T', 'PKINET_S, PKINET_B三种模型，以满足不同的需求。 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.....
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR ConvNeXt V2 （附网络详解和完整配置步骤）
一、本文介绍 本文记录的是将ConvNeXt V2应用到RT-DETR中的改进方法研究。本文将ConvNeXt V2应用于RT-DETR，一方面利用全卷积掩码自动编码器在训练时优化特征学习，减少模型对大规模标注数据的依赖；另一方面，通过全局响应归一化层增强特征竞争，缓解特征坍塌问题，提高特征多样性。 本文在RT-DETR的基础上配置了原论文中convnextv2_atto', 'convnext....
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为2023-CVPR LSKNet （附网络详解和完整配置步骤）
一、本文介绍 本文记录的是基于LSKNet的RT-DETR目标检测改进方法研究。LSKNet利用大核卷积获取上下文信息进行辅助，使模型能够产生具有各种大感受野的多个特征的同时，动态地根据输入调整模型的行为，使网络更好地适应图像中不同物体的检测需求。本文在RT-DETR的基础上配置了原论文中LSKNET_T、LSKNET_S两种模型，以满足不同的需求。 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | .....
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| ICLR-2023 替换骨干网络为：RevCol 一种新型神经网络设计范式
一、本文介绍 本文记录的是基于RevCol的RT-DETR目标检测改进方法研究。RevCol是一种新型神经网络设计范式，它由多个子网（列）及多级可逆连接构成，正向传播时特征逐渐解缠结且保持信息。可逆变换借鉴可逆神经网络思想，设计多级可逆单元用于解决模型对特征图形状的限制以及与信息瓶颈原则的冲突。本文将其应用到RT-DETR中，并配置了原论文中的revcol_tiny、revcol_small、r....
RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为：Swin Transformer，提高多尺度特征提取能力
一、本文介绍 本文记录的是基于SwinTransformer的RT-DETR目标检测改进方法研究。本文利用SwinTransformer替换RT-DETR的骨干网络，Swin Transformer的作用在于同时包含层次化特征表示和基于移位窗口的自注意力机制，克服了常见 Transformer模型在视觉任务中面临的尺度差异和分辨率差异问题。本文将其应用到RT-DETR中，使其在保持推理高效的同时....
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】| CVPR 2024替换骨干网络为 UniRepLKNet，解决大核 ConvNets 难题
一、本文介绍 本文记录的是基于UniRepLKNet的YOLOv11骨干网络改进方法研究。UniRepLKNet提出了独特的大核设计能有效捕捉图像特征，在多模态任务中展现出强大的通用感知能力。将UniRepLKNet应用到YOLOv11的骨干网络中，提升YOLOv11在目标检测任务中的精度和效率 。 本文在YOLOv11的基础上配置了原论文中unireplknet_a, unireplknet_....
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| CVPR 2024 替换骨干网络为 RMT，增强空间信息的感知能力
一、本文介绍 本文记录的是将RMT应用于YOLOv11骨干网络的改进方法研究。RMT通过构建基于曼哈顿距离的空间衰减矩阵，引入显式空间先验，同时提出新的注意力分解形式，在不破坏空间衰减矩阵的前提下，以线性复杂度对全局信息进行稀疏建模。将RMT融入YOLOv11的骨干网络，能够有效提升其对图像空间信息的感知能力，在减少计算量的同时增强特征提取效果，进而提高YOLOv11在各项任务中的准确性与效率 ....
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