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【RT-DETR有效改进】反向残差块网络EMO | 一种轻量级的CNN架构（轻量化网络，参数量下降约700W）

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反向残差块网络EMO，其的构成块iRMB在之前我已经发过了，同时进行了二次创新，本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO，
Snu77·2024-01-29 13:49

YOLOv5改进 | 二次创新篇 | 结合iRMB和EMA形成全新的iEMA机制（全网独家创新）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，为什么这么说，从去年的三月份开始对于图像领域的论文发表其实是变难的了，在那之前大家可能搭搭积木的情况下就可以简单的发表一篇论文，但是从去年开始单纯的搭积木其实发表论文变得越来越难，所以这个时候就需要二次创新，以此来迷惑审稿人，彰显大家的工作量，所以二次创新是非常重要的一点，因为二次创新出来的模块其实基本上就可
Snu77·2024-01-14 06:05

YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 结合iRMB和EMA形成全新的iEMA机制（全网独家创新）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，为什么这么说，从去年的三月份开始对于图像领域的论文发表其实是变难的了，在那之前大家可能搭搭积木的情况下就可以简单的发表一篇论文，但是从去年开始单纯的搭积木其实发表论文变得越来越难，所以这个时候就需要二次创新，以此来迷惑审稿人，彰显大家的工作量，所以二次创新是非常重要的一点，因为二次创新出来的模块其实基本上就可
Snu77·2024-01-12 14:34

YOLOv8-Seg改进：简单高效的模块-现代反向残差移动模块 (iRMB) | | ICCV2023 EMO

本文改进：设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块(InvertedResidualMobileBlock,iRMB)，它吸收了类似CNN的效率来模拟短距离依赖和类似Transformer
会AI的学姐·2023-12-05 12:28

YOLOv8优化策略：简单高效的模块-现代反向残差移动模块 (iRMB) | | ICCV2023 EMO

本文改进：设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块(InvertedResidualMobileBlock,iRMB)，它吸收了类似CNN的效率来模拟短距离依赖和类似Transformer
会AI的学姐·2023-12-05 12:27

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

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。
AI小怪兽·2023-11-15 22:13

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入反向残差注意力模块 iRMB | 《ICCV 2023 最新论文》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2301.01146代码地址：https://github.com/zhangzjn/EMO本论文着重于开发现代、高效、轻量级的模型，用于进行密集预测，同时在参数、FLOPs和性能之间进行权衡。倒置残差块（IRB）作为轻量级CNN的基础设施，但在基于注意力的研究中尚未找到对应的部分。本研究从高效的IRB和Transformer的有效组件的统一视
迪菲赫尔曼·2023-11-13 00:03

yolov7添加 iRMB模块

复制过来yolo.py添加yaml文件随便换，建议换3x3的pipinstalltimm==0.6.5，版本问题记得搞一下
毕竟是shy哥·2023-09-13 23:59

学习记录——Efficient MOdel轻量化主干模型（iRMB、EMO）、CATnet

RethinkingMobileBlockforEfficientAttention-basedModels结合CNN和Transformer的倒残差移动模块设计ICCV-2023  实例化了一个面向移动端应用的iRMB
Chaoy6565·2023-09-05 23:49
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