RT-DETR优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计|ICCV2023

news/2024/7/11 1:03:22 标签: 神经网络, 华为, 人工智能, 深度学习, 算法, 机器学习, YOLO

🚀🚀🚀本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和 FLOPs 超越了基于 CNN/Transformer 的 SOTA 模型，支持四个版本EMO_1M, EMO_2M, EMO_5M, EMO_6M，参数量如下，相对于自带的rtdetr-l、rtdetr-x有很大提升

	layers	parameters	gradients
EMO_1M	697	9921628	9921628
EMO_2M	764	11025800	11025800
EMO_5M	764	13606652	13606652
EMO_6M	764	14642492	14642492
rtdetr-l	673	32808387	32808387
rtdetr-x	867	67305763	67305763

🚀🚀🚀RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz

http://www.niftyadmin.cn/n/5190480.html

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