💡💡💡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.EMO
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