国产无码综合区,色欲AV无码国产永久播放,无码天堂亚洲国产AV,国产日韩欧美女同一区二区

【RT-DETR有效改進(jìn)】利用EMAttention加深網(wǎng)絡(luò)深度提高模型特征提取能力（特征選擇模塊）

2年前作者：Snu77分類：Toy博客閱讀(55)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【RT-DETR有效改進(jìn)】利用EMAttention加深網(wǎng)絡(luò)深度提高模型特征提取能力（特征選擇模塊）。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

一、本文介紹

本文給大家?guī)淼母倪M(jìn)機(jī)制是EMAttention注意力機(jī)制，它的核心思想是，重塑部分通道到批次維度，并將通道維度分組為多個(gè)子特征，以保留每個(gè)通道的信息并減少計(jì)算開銷。EMA模塊通過編碼全局信息來重新校準(zhǔn)每個(gè)并行分支中的通道權(quán)重，并通過跨維度交互來捕獲像素級(jí)別的關(guān)系。本文改進(jìn)是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101，文章中均以提供，本專欄的改進(jìn)內(nèi)容全網(wǎng)獨(dú)一份深度改進(jìn)RT-DETR非那種無效Neck部分改進(jìn)，同時(shí)本文的改進(jìn)也支持主干上的即插即用，本文內(nèi)容也支持PP-HGNetV2版本的修改。

【RT-DETR有效改進(jìn)】利用EMAttention加深網(wǎng)絡(luò)深度提高模型特征提取能力（特征選擇模塊）,RT-DETR有效改進(jìn)專欄,人工智能,深度學(xué)習(xí),YOLO,目標(biāo)檢測(cè),計(jì)算機(jī)視覺,RT-DETR,python

專欄目錄：?RT-DETR改進(jìn)有效系列目錄 | 包含卷積、主干、RepC3、注意力機(jī)制、Neck上百種創(chuàng)新機(jī)制?文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-832879.html

到了這里，關(guān)于【RT-DETR有效改進(jìn)】利用EMAttention加深網(wǎng)絡(luò)深度提高模型特征提取能力（特征選擇模塊）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)！

本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場(chǎng)。本站僅提供信息存儲(chǔ)空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明出處：如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請(qǐng)點(diǎn)擊違法舉報(bào)進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！

分享到：

領(lǐng)支付寶紅包贊助服務(wù)器費(fèi)用

【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）
??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
2024年01月22日
瀏覽(24)
【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(jiǎn)單，在本文的末尾還會(huì)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(cè)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(cè)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(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)算法專屬｜芒果專欄
2024年02月19日
瀏覽(20)
【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
瀏覽(17)
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(qǐng)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
瀏覽(22)
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(cè)套件 PaddleDetection 最新發(fā)布的 SOTA 目標(biāo)檢測(cè)模型。其是一種基于 DETR 架構(gòu)的端到端目標(biāo)檢測(cè)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(dòng)壓縮工具（
2024年02月09日
瀏覽(24)
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(cè)模型，它將目標(biāo)檢測(cè)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(cè)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(cè)器，它通過使用一
2024年02月02日
瀏覽(23)
【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(cè)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
瀏覽(27)
【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(cè)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
瀏覽(17)