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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(cè)器精度

2年前作者：芒果汁沒(méi)有芒果分類(lèi)：Toy博客閱讀(19)違法舉報(bào)

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??本博客改進(jìn)源代碼改進(jìn) 適用于 RT-DETR目標(biāo)檢測(cè)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(cè)算法專(zhuān)屬｜芒果專(zhuān)欄文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-827759.html

一、Inner-IoU損失函數(shù)

到了這里，關(guān)于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(cè)器精度的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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RT-DETR原理與簡(jiǎn)介（干翻YOLO的最新目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目）
RT-DETR是一種實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)模型，它結(jié)合了兩種經(jīng)典的目標(biāo)檢測(cè)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(yǔ)言處理，但已經(jīng)被證明在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也非常有效。DETR是一種端到端的目標(biāo)檢測(cè)模型，它將目標(biāo)檢測(cè)任
2024年02月10日
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2024年01月21日
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2024年01月22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）
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2024年01月16日
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2024年01月22日
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2024年02月05日
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加速44%！RT-DETR量化無(wú)損壓縮優(yōu)秀實(shí)戰(zhàn)
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2024年01月22日
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2024年01月23日
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