【RT-DETR有效改进】利用SENetV2重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主,全网独家首发)

欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR      

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是SENetV2其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制但是相对于SENetV1来说V2又在全局的角度进行了考虑)在SENet中,所谓的挤压和激励(Squeeze-and-Excitation)操作是作为一个单元添加到传统的卷积网络结构中,如残差单元中(后面我会把修改好的残差单元给大家大家直接复制粘贴即可使用)亲测大中小三中目标检测上都有一定程度的涨点效果。本文改进是基于ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101,文章中均以提供,同时也支持其它位置即插即用

你可能感兴趣的:(RT-DETR有效改进专栏,YOLO,人工智能,深度学习,计算机视觉,目标检测,python,RT-DETR)