摘要
在深度学习领域，模型架构的不断优化是推动计算机视觉任务性能飞跃的关键驱动力。近期，我们创新性地将高效的RIFormer主干网络引入到了YoloV10目标检测模型中，这一变革不仅保留了YoloV10原有的高速推理能力，更在检测精度上实现了显著提升，为实时目标检测任务树立了新的标杆。
RIFormer主干网络简介：
RIFormer是一种经过精心设计的视觉骨干网络，其核心在于去除了传统视觉Transformer（ViTs）中的复杂令牌混合器（token mixer），如自注意力机制，转而采用一种简化的恒等映射结构。这一设计极大地降低了模型的计算复杂度，同时保留了足够的建模能力。通过结合知识蒸馏和结构重参数化技术，RIFormer能够在保持高效率的同时，实现与复杂模型相媲美的性能，为边缘设备上的视觉任务提供了理想选择。
引入RIFormer至YoloV10的优势：
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显著提升检测精度： 将RIFormer作为YoloV10的主干网络后，模型在各类目标检测任务上的表现均取得了显著提升。RIFormer的高效特征提取能力使得YoloV10能够更准确地识别并定位图像中的目标对象，尤其是在复杂场景下依然保持高鲁棒性。