RT-DETR算法优化改进:Backbone改进|RIFormer:无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 | CVPR2023

news/2024/7/10 3:12:49 标签: 算法, 华为, YOLO, 开发语言, 架构, 目标检测

     💡💡💡本文独家改进:RIFormer助力RT-DETR ,替换backbone, RIFormer-M36的吞吐量可达1185,同时精度高达82.6%;而PoolFormer-M36的吞吐量为109,精度为82.1%。

推荐指数:五星

RT-DETR魔术师专栏介绍:

https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html

✨✨✨魔改创新RT-DETR

🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化,与YOLO完美结合

 1.RIFormer介绍

 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf

        问题:Vision Transformer 已取得长足进步,token mixer,其优秀的建模能力已在各种视觉任务中被广泛证明,典


http://www.niftyadmin.cn/n/5179734.html

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