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【RT-DETR有效改進(jìn)】Google | EfficientNetV1一種超輕量又高效的網(wǎng)絡(luò) （附代碼 + 添加教程）

2年前作者：Snu77分類：Toy博客閱讀(23)違法舉報(bào)

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??歡迎大家訂閱本專欄，一起學(xué)習(xí)RT-DETR????

?一、本文介紹

本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是Google發(fā)布的EfficientNetV1主干網(wǎng)絡(luò)，其主要思想是通過均衡地縮放網(wǎng)絡(luò)的深度、寬度和分辨率，以提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。該主干使用一個(gè)復(fù)合系數(shù)來統(tǒng)一地縮放網(wǎng)絡(luò)的深度、寬度和分辨率，實(shí)現(xiàn)更均衡的網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展從而提高性能。同時(shí)我提供多種該網(wǎng)絡(luò)的版本可以滿足不同讀者的需求。本文首先通過介紹其主要框架原理，然后教大家如何添加該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)到網(wǎng)絡(luò)模型中，并附上yaml文件和運(yùn)行代碼，使用該網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量下降百分之三十以上,精度卻能提兩個(gè)點(diǎn)！

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【RT-DETR有效改進(jìn)】華為 | GhostnetV2移動端的特征提取網(wǎng)絡(luò)效果完爆MobileNet系列
?? 歡迎大家訂閱本專欄，一起學(xué)習(xí)RT-DETR ??? 本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是華為移動端模型GhostNetV2，華為 GhostNetV2 是為移動應(yīng)用設(shè)計(jì)的輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），旨在提供更快的推理速度，其引入了一種硬件友好的注意力機(jī)制，稱為DFC注意力。這個(gè)注意力機(jī)制是基于全
2024年01月22日
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【RT-DETR有效改進(jìn)】ShapeIoU、InnerShapeIoU關(guān)注邊界框本身的IoU(包含二次創(chuàng)新)
??歡迎大家訂閱本專欄，一起學(xué)習(xí)RT-DETR??? 本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是ShapeIoU其是一種關(guān)注邊界框本身形狀和尺度的邊界框回歸方法（IoU），同時(shí)本文的內(nèi)容包括過去到現(xiàn)在的百分之九十以上的損失函數(shù)的實(shí)現(xiàn)，使用方法非常簡單，在本文的末尾還會教大家在改進(jìn)模型時(shí)
2024年01月16日
瀏覽(22)
RT-DETR算法改進(jìn)：最新Inner-IoU損失函數(shù)，輔助邊界框回歸的IoU損失，提升RT-DETR檢測器精度
?? 本篇內(nèi)容：RT-DETR算法改進(jìn)：最新Inner-IoU損失函數(shù)，輔助邊界框回歸的IoU損失，提升RT-DETR檢測器精度 ??本博客改進(jìn)源代碼改進(jìn) 適用于 RT-DETR目標(biāo)檢測算法（ultralytics項(xiàng)目版本）按步驟操作運(yùn)行改進(jìn)后的代碼即可?????? ??改進(jìn) RT-DETR 目標(biāo)檢測算法專屬｜芒果專欄
2024年02月19日
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【RT-DETR改進(jìn)漲點(diǎn)】MPDIoU、InnerMPDIoU損失函數(shù)中的No.1（包含二次創(chuàng)新）
??歡迎大家訂閱本專欄，一起學(xué)習(xí)RT-DETR??? 本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是最新的損失函數(shù) MPDIoU （Minimum Point Distance Intersection over Union）其是一種新的邊界框相似度度量方法。MPDIoU是基于水平矩形的最小點(diǎn)距離來計(jì)算的，能夠綜合考慮重疊區(qū)域、中心點(diǎn)距離以及寬度和高
2024年01月16日
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DETR系列：RT-DETR（一）論文解析
論文：《DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection》 2023.4 DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf 源碼地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetr 本文是RT0-DETR的論文解析，詳細(xì)部署請查看DETR系列：RT-DETR實(shí)戰(zhàn)部署第一行是YOLO系列算法
2024年02月05日
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加速44%！RT-DETR量化無損壓縮優(yōu)秀實(shí)戰(zhàn)
RT-DETR 模型是飛槳目標(biāo)檢測套件 PaddleDetection 最新發(fā)布的 SOTA 目標(biāo)檢測模型。其是一種基于 DETR 架構(gòu)的端到端目標(biāo)檢測器，在速度和精度上均取得了 SOTA 性能。在實(shí)際部署中，為了追求“更準(zhǔn)、更小、更快”的效率能力，本文使用飛槳模型壓縮工具 PaddleSlim 中的自動壓縮工具（
2024年02月09日
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RT-DETR原理與簡介（干翻YOLO的最新目標(biāo)檢測項(xiàng)目）
RT-DETR是一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測模型，它結(jié)合了兩種經(jīng)典的目標(biāo)檢測方法：Transformer和DETR（Detection Transformer）。Transformer是一種用于序列建模的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最初是用于自然語言處理，但已經(jīng)被證明在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域也非常有效。DETR是一種端到端的目標(biāo)檢測模型，它將目標(biāo)檢測任
2024年02月10日
瀏覽(18)
【OpenVINO】基于 OpenVINO Python API 部署 RT-DETR 模型
目錄 1. RT-DETR 2.OpenVINO 3.環(huán)境配置 3.1模型下載環(huán)境 3.2模型部署環(huán)境 4.模型下載與轉(zhuǎn)換 4.1PaddlePaddle模型下載 4.2IR模型轉(zhuǎn)換 5.Python代碼實(shí)現(xiàn) 5.1模型推理流程實(shí)現(xiàn) 6.預(yù)測結(jié)果展示 7.總結(jié) ? RT-DETR是在DETR模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，一種基于 DETR 架構(gòu)的實(shí)時(shí)端到端檢測器，它通過使用一
2024年02月02日
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【OpenVINO】基于 OpenVINO C# API 部署 RT-DETR 模型
? RT-DETR是在DETR模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，一種基于 DETR 架構(gòu)的實(shí)時(shí)端到端檢測器，它通過使用一系列新的技術(shù)和算法，實(shí)現(xiàn)了更高效的訓(xùn)練和推理，在前文我們發(fā)表了《基于 OpenVINO? Python API 部署 RT-DETR 模型 | 開發(fā)者實(shí)戰(zhàn)》和《基于 OpenVINO? C++ API 部署 RT-DETR 模型 | 開發(fā)者實(shí)
2024年01月23日
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【OpenVINO】基于 OpenVINO C++ API 部署 RT-DETR 模型
? RT-DETR是在DETR模型基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，一種基于 DETR 架構(gòu)的實(shí)時(shí)端到端檢測器，它通過使用一系列新的技術(shù)和算法，實(shí)現(xiàn)了更高效的訓(xùn)練和推理，在前文我們發(fā)表了《基于 OpenVINO? Python API 部署 RT-DETR 模型 | 開發(fā)者實(shí)戰(zhàn)》，在該文章中，我們基于OpenVINO? Python API 向大家展
2024年01月22日
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