RT-DETR算法优化改进： 下采样系列 | 一种新颖的基于 Haar 小波的下采样HWD，有效涨点系列

 💡💡💡本文独家改进：HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息，与传统的下采样方法相比，有效降低信息不确定性。

💡💡💡使用方法：代替原始网络的conv，下采样过程中尽可能包括更多信息，从而提升检测精度。

  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（CVPR2023，ICCV2023等），助力RT-DETR

🍉🍉🍉基于ultralytics优化，与YOLO完美结合

💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！