会AI的学姐
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RT-DETR优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计|ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和 FLOPs 超越了基于 CNN/Transformer 的 SOTA 模型，支持四个版本EMO_1M, EMO_2M, EMO_5M, EMO_6M，参数量如下，相对于自带的rtdetr-l、rtdetr-x有很大提升

layers parameters gradients
EMO_1M 697 9921628 9921628
EMO_2M 764 11025800 11025800
EMO_5M 764 13606652 13606652
EMO_6M 764 14642492 14642492
rtdetr-l 673 32808387 32808387
rtdetr-x 867 67305763 67305763

RT-DETR改进创新专栏：http://t.csdnimg.cn/vuQTz

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