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基于Ultralytics的RT-DETR改进项目.(89.9¥) 为了感谢各位对RTDETR项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程 自带的一些文件说明 train.py 训练模型的脚本main_profile.py 输出模型和模型每一层的参数,计算量的脚本(rtdetr-l和rtdetr-x因为thop库的问题,没办法正常输出每一层的参数和计算量和时间

医学图像分割在转换器模型的应用下取得了显著的进展，这些模型擅长捕捉广泛的上下文和全局背景信息。然而，这些模型随着标记数量的平方成比例增长的计算需求限制了它们的深度和分辨率能力。大多数当前的方法通过逐层处理D体积图像数据（称为伪3D），在处理过程中错过了关键的跨层信息，从而降低了模型的整体性能。为了解决这些挑战，我们引入了可变形大卷积核注意力（D-LKA Attention）的概念，这是一种使用大

大卷积神经网络（ConvNets）近来受到了广泛研究关注，但存在两个未解决且需要进一步研究的关键问题。1）现有大卷积神经网络的架构主要遵循传统ConvNets或变压器的设计原则，而针对大卷积神经网络的架构设计仍未得到解决。2）随着变压器在多个领域的主导地位，有待研究ConvNets在视觉以外领域是否也具有强大的通用感知能力。在本文中，我们从两个方面做出了贡献。1）我们提出了四个设计大卷积神经网

文章目录 模型基础结构图AIFI模块结构图模型全模块展开图 这一专栏为基于Ultralytics项目的RT-DETR魔改版本，与百度飞桨框架中的RT-DETR相比，除了框架外几乎没有区别。 本专栏旨在为那些渴望通过改进RT-DETR算法发表论文的同学提供全方位支持。每一篇文章都包含完整的改进代码和详细的手把手改进教程，致力于帮助读者深刻理解并实践改进方法。 本人专

文章目录 前言一、摘要二、论文目的三、论文贡献四、模型结构1、模型整体结构2、backbone结构3、neck结构4、混合编码器(neck) 五、RTDERT模型训练(data-->train)1、环境安装2、训练1、数据准备2、数据yaml文件3、训练代码4、训练运行结果 3、推理1、推理代码2、推理运行结果 总结 前言 最近，我们想比较基于DETR的transforme

RTDETR阅读笔记 摘要 DETR的高计算成本限制了它们的实际应用，并阻碍了它们充分利用无需后处理（例如非最大抑制NMS）的优势。文中首先分析了NMS对实施目标检测的精度和速度的负面影响。（RTDETR是第一个实时端到端的目标检测器。具体来说，我们设计了一个高效的混合编码器，通过解耦内部尺度交互和跨尺度融合来有效处理多尺度特征，并提出了IoU感知查询选择，通过向解码器提供更高质量的初始对象查