RT-DETR算法优化改进:Backbone改进|RIFormer:无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构 | CVPR2023

     本文独家改进:RIFormer助力RT-DETR ,替换backbone, RIFormer-M36的吞吐量可达1185,同时精度高达82.6%;而PoolFormer-M36的吞吐量为109,精度为82.1%。

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.RIFormer介绍

 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf

        问题:Vision Transformer 已取得长足进步,token mixer,其优秀的建模能力已在各种视觉任务中被广泛证明,典

你可能感兴趣的:(RT-DETR魔术师,算法,华为,YOLO,开发语言,架构,目标检测)