👑欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR👑     一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化RT-DETR的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)

文章目录 参考链接1 准备数据1.1 转为COCO格式1.2 指明数据路径 2 设置训练配置文件，在configs/damoyolo_tinynasL25_S.py进行如下两块修改2.1 关于训练参数的设置2.2 根据自己数据集设置 3 开始训练4 调用tools/eval.py进行测试5 训练时可能遇到的报错5.1 RuntimeError: Distributed package doe

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN（重参数化泛化特征金字塔网络），利用其优化YOLOv5的Neck部分，可以在不影响计算量的同时大幅度涨点（亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高！）。RepGFPN不同于以往提出的改进模块，其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法)，RepGFPN相对于BiFPN和之前的FPN均有一定程度上的

这个图是有点问题的，在GiraffeNeckV2代码中只有了5个Fusion Block（图中有6个） https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/damo/base_models/necks/giraffe_fpn_btn.py 代码中只有5个CSPStage 所以我自己画了一个总体图，在github上提了个issue，得到

1.KITTI数据集准备 DAMO-YOLO支持COCO格式的数据集，在训练KITTI之前，需要将KITTI的标注转换为KITTI格式。KITTI是采取逐个文件标注的方式确定的，即一张图片对应一个label文件。下面是KITTI 3D目标检测训练集的第一个标注文件：000000.txt Pedestrian 0.00 0 -0.20 712.40 143.00 810.73 307.92 1

推荐环境 ubuntu 20.04 获取rknn项目 Git 克隆rknn-toolkit2项目到本地， 连接如下：  GitHub - rockchip-linux/rknn-toolkit2Contribute to rockchip-linux/rknn-toolkit2 development by creating an account on GitHub.https://g

DAMO-YOLO DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design 实时目标检测设计报告 论文网址：DAMO-YOLO 简读论文 这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术: 使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算

https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/README_cn.md DAMO-YOLO是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室TinyML团队开发的一个兼顾速度与精度的目标检测框架,其效果超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术，对整个检测框架进行

https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO/blob/master/README_cn.md DAMO-YOLO是由阿里巴巴达摩院智能计算实验室TinyML团队开发的一个兼顾速度与精度的目标检测框架,其效果超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术，对整个检测框架进行

从YOLO v1-v8 YOLO v1YOLO 流程网格（grid）、锚点（anchors）、锚框（anchor boxes）交并比为什么把图像分割成 n*n 的格子呢？边界框的作用？为什么需要俩个边界框？那如果一个格子有俩个以上的对象呢？主干网络损失函数解析为什么不是一个损失函数？怎么判断是否有物体以及预测准确性？非极大值抑制去除重复预测结果YOLO v1 的优化思路 YOLO v2更轻量