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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!!!


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