💡💡💡本文独家改进:EMO助力RT-DETR ,替换backbone,面向移动端的轻量化网络模型——EMO:反向残差移动块(iRMB),通过堆叠不同层级的 iRMB。

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.EMORT-DETR算法优化改进:Backbone改进 | EMO,结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023-LMLPHP

论文: https://arxiv.org/pdf/2301.01146.pdf

 2023 腾讯优图/浙大/北大提出:重新思考高效神经模型的移动模块

   重新思考了 MobileNetv2 中高效的倒残差模块 Inverted Residual Block 和 ViT 中的有效 Transformer 的本质统一,归纳抽象了 MetaMobile Block 的一般概念。受这种现象的启发,作者设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代

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