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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

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EMO_2M7641102580011025800
EMO_5M7641360665213606652
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🚀🚀🚀RT-DETR改进创新专栏:http://t.csdnimg.cn/vuQTz

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报错: 原因: 路径写错了: 不是这样: Source"pack://application:,,,/Controls/Styles/xTabControl.xaml" 而是这样: Source"pack://application:,,,/项目名;component/Controls/Styles/xTabControl.xaml …...

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