【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck(RT-DETR深度改进)

2024-02-02 06:44

本文主要是介绍【RT-DETR有效改进】利用YOLO-MS的MSBlock模块改进ResNet中的Bottleneck(RT-DETR深度改进),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于替换我们ResNet中Basic组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种十分高效的模块,该网络结构非常适合那些模型精度已经无法提到,想要从轻量化模型的角度入手的读者使用,本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101,文章中均以提供,本专栏的改进内容全网独一份深度改进RT-DETR非那种无效Neck部分改进。

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