RT-DETR改进策略:BackBone改进|CAFormer在RT-DETR中的创新应用,显著提升目标检测性能
摘要
在目标检测领域,模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期,我们尝试将CAFormer模块引入RT-DETR模型中,以替换其原有的主干网络,这一创新性的改进带来了显著的性能提升。
CAFormer,作为MetaFormer框架下的一个变体,结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段,CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器,有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能;而在顶层阶段,则引入普通的自注意力机制,以更好地捕获长距离依赖性。这种设计使得CAFormer在图像分类任务上取得了卓越的表现,并在ImageNet-1K数据集上创下了新纪录。

将CAFormer应用于RT-DETR模型中,我们惊喜地发现,这一改进不仅大幅提升了模型的准确率,还增强了其对于复杂场景的适应能力。通过替换原有的主干网络,CAFormer为RT-DETR提供了更为强大的特征提取能力,使得模型在检测小目标和复杂背景中的目标时更加准确和鲁棒。
与传统的目标检测模型相比,采用CAFormer的RT-DETR具有以下显著优点:
- 性能卓越ÿ
相关文章:
RT-DETR改进策略:BackBone改进|CAFormer在RT-DETR中的创新应用,显著提升目标检测性能
摘要 在目标检测领域,模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期,我们尝试将CAFormer模块引入RT-DETR模型中,以替换其原有的主干网络,这一创新性的改进带来了显著的性能提升。 CAFormer,作为MetaFormer框架下的一个变体,结合了深度可分离卷积和普通自注意力…...
【YOLOv11】ultralytics最新作品yolov11 AND 模型的训练、推理、验证、导出 以及 使用
目录 一 ultralytics公司的最新作品YOLOV11 1 yolov11的创新 2 安装YOLOv11 3 PYTHON Guide 二 训练 三 验证 四 推理 五 导出模型 六 使用 文档:https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/ 代码链接:https://github.com/ultralytics/ult…...
动态规划——多状态动态规划问题
目录 一、打家劫舍 二、打家劫舍 II 三、删除并获得点数 四、粉刷房子 五、买卖股票的最佳时机含冷冻期 六、买卖股票的最佳时机含手续费 七、买卖股票的最佳时机III 八、买卖股票的最佳时机IV 一、打家劫舍 打家劫舍 第一步:确定状态表示 当我们每次…...
leetcode-10/9【堆相关】
1.数组中的第K个最大元素【215】 思路: 1.1.要使得时间复杂度为O(n),自己实现大顶堆,通过K次调整,顶部元素就是想要的第K个最大元素 1.2.实现大顶堆的过程中,先建堆,建堆是利用递归,本…...
自然语言处理问答系统:技术进展、应用与挑战
自然语言处理问答系统:技术进展、应用与挑战 自然语言处理(NLP)作为人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。问答系统(Q&A System),作为NLP的一个重要应用&#…...
向量数据库!AI 时代的变革者还是泡沫?
向量数据库!AI 时代的变革者还是泡沫? 前言一、向量数据库的基本概念和原理二、向量数据库在AI中的应用场景三、向量数据库的优势和挑战四、向量数据库的发展现状和未来趋势五、向量数据库对AI发展的影响 前言 数据是 AI 的核心,而向量则是数…...
vue中css作用域及深度作用选择器的用法
Vue中有作用域的CSS 当< style>标签有scoped属性时,它的css只作用于当前组建中的元素。vue2和vue3均有此用法; 当使用scoped后,父组件的样式将不会渗透到子组件中。不过一个子组件的根节点会同时受父组件有作用域的css和子组件有作用…...
LLM - 使用 ModelScope SWIFT 测试 Qwen2-VL 的 LoRA 指令微调 教程(2)
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/ 本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/142827217 免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。 SWIFT …...
2024 年热门前端框架对比及选择指南
在前端开发的世界里,框架的选择对于项目的成功至关重要。不同的框架有着不同的设计理念、生态系统和适用场景,因此,开发者在选框架时需要权衡多个因素。本文将对当前最流行的前端框架——React、Vue、Angular、Svelte 和 Solid——进行详细对…...
map_server
地图格式 此软件包中的工具处理的地图以两个文件的形式存储。YAML 文件描述地图的元数据,并命名图像文件。图像文件编码了占用数据。 图像格式 图像文件描述世界中每个单元格的占用状态,并使用相应像素的颜色表示。在标准配置中,较白的像素…...
无人机航拍视频帧处理与图像拼接算法
无人机航拍视频帧处理与图像拼接算法 1. 视频帧截取与缩放 在图像预处理阶段,算法首先逐帧地从视频中提取出各个帧。 对于每一帧图像,算法会执行缩放操作,以确保所有帧都具有一致的尺寸,便于后续处理。 2. 图像配准 在图像配准阶段,算法采用SIFT(尺度不变特征变换)算…...
搬砖11、Python 文件和异常
文件和异常 实际开发中常常会遇到对数据进行持久化操作的场景,而实现数据持久化最直接简单的方式就是将数据保存到文件中。说到“文件”这个词,可能需要先科普一下关于文件系统的知识,但是这里我们并不浪费笔墨介绍这个概念,请大…...
24.6 监控系统在采集侧对接运维平台
本节重点介绍 : 监控系统在采集侧对接运维平台 服务树充当监控系统的上游数据提供者在运维平台上 可以配置采集任务 exporter改造成探针型将给exporter传参和修改prometheus scrape配置等操作页面化 监控系统在采集侧对接运维平台 服务树充当监控系统的上游数据提供者在运…...
refresh-1
如果设置了刷新标志(refreshFlag): - 如果CAT(配置文件管理代理)未初始化,eUICC应返回一个错误代码commandError。 - 对于MEP-A2,eUICC可以返回一个错误代码commandError。 - 如果目标端口上正…...
如何写好一篇计算机应用的论文?
计算机应用是一个广泛的领域,涵盖了从软件开发到数据分析、人工智能、网络安全等多个方向。选择一个合适的毕业设计题目,不仅要考虑个人兴趣和专业技能,还要考虑项目的可行性、创新性以及对未来职业发展的帮助。以下是一些建议,帮…...
工业 5.0 时代的数字孪生:迈向高效和可持续的智能工厂
数字孪生(物理机器或流程的虚拟代表)正在彻底改变工业物联网和流程监控。这项新兴技术可实现实时模拟,提高效率、可持续性并降低成本。航空航天和汽车等行业已经从这些创新系统中获益匪浅 数字孪生是数字模拟器的演变,因此&#x…...
Python脚本之获取Splunk数据发送到第三方UDP端口
原文地址:https://www.program-park.top/2024/10/12/python_21/ 在 Linux 环境执行脚本,Python需要引入对应依赖: pip install splunk-sdk离线环境下,可手动执行python进入 Python 解释器的交互式界面,输入以下命令&a…...
Protobuf:复杂类型接口
Protobuf:复杂类型接口 package字段规则复杂类型enumAnyoneofmap 本博客基于proto3语法,讲解protobuf中的复杂类型。 package 在.proto文件中,支持导入其它.proto文件的内容,例如: test.proto: syntax …...
Git Push 深度解析:命令的区别与实践
目录 命令一:git push origin <branch-name>命令二:git push Factory_sound_detection_tool test工作流程:两者的主要区别实践中的应用总结 Git 是一种分布式版本控制系统,它允许用户对代码进行版本管理。在 Git 中…...
大数据开发基础实训室设备
大数据实验实训一体机 大数据实验教学一体机是一种专为大数据教育设计的软硬件融合产品,其基于华为机架服务器进行了调优设计,从而提供了卓越的性能和稳定性。这一产品将企业级虚拟化管理系统与实验实训教学信息化平台内置于一体,通过软硬件…...
盘古信息PCB行业解决方案:以全域场景重构,激活智造新未来
一、破局:PCB行业的时代之问 在数字经济蓬勃发展的浪潮中,PCB(印制电路板)作为 “电子产品之母”,其重要性愈发凸显。随着 5G、人工智能等新兴技术的加速渗透,PCB行业面临着前所未有的挑战与机遇。产品迭代…...
Swift 协议扩展精进之路:解决 CoreData 托管实体子类的类型不匹配问题(下)
概述 在 Swift 开发语言中,各位秃头小码农们可以充分利用语法本身所带来的便利去劈荆斩棘。我们还可以恣意利用泛型、协议关联类型和协议扩展来进一步简化和优化我们复杂的代码需求。 不过,在涉及到多个子类派生于基类进行多态模拟的场景下,…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
在四层代理中还原真实客户端ngx_stream_realip_module
一、模块原理与价值 PROXY Protocol 回溯 第三方负载均衡(如 HAProxy、AWS NLB、阿里 SLB)发起上游连接时,将真实客户端 IP/Port 写入 PROXY Protocol v1/v2 头。Stream 层接收到头部后,ngx_stream_realip_module 从中提取原始信息…...
Python实现prophet 理论及参数优化
文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候,写过一篇简单实现,后期随着对该模型的深入研究,本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优,从公式可以更直观…...
高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数
目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...
多模态大语言模型arxiv论文略读(108)
CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文标题:CROME: Cross-Modal Adapters for Efficient Multimodal LLM ➡️ 论文作者:Sayna Ebrahimi, Sercan O. Arik, Tejas Nama, Tomas Pfister ➡️ 研究机构: Google Cloud AI Re…...
实现弹窗随键盘上移居中
实现弹窗随键盘上移的核心思路 在Android中,可以通过监听键盘的显示和隐藏事件,动态调整弹窗的位置。关键点在于获取键盘高度,并计算剩余屏幕空间以重新定位弹窗。 // 在Activity或Fragment中设置键盘监听 val rootView findViewById<V…...
【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...
云原生玩法三问:构建自定义开发环境
云原生玩法三问:构建自定义开发环境 引言 临时运维一个古董项目,无文档,无环境,无交接人,俗称三无。 运行设备的环境老,本地环境版本高,ssh不过去。正好最近对 腾讯出品的云原生 cnb 感兴趣&…...
